Sifat Asimetris Model Prediksi Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional (EGARCH)

DARA AYU LESTARI

Informasi Dasar

74 kali
16.04.1813
650.11
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Volatilitas sering digunakan sebagai penanda naik atau turunnya harga saham. Oleh karena itu, dibutuhkan model prediksi volatilitas. Semakin tinggi volatilitas, maka semakin tinggi pula fluktuasi harga saham yang terjadi. Salah satu sifat volatilitas yang dapat diamati adalah asimetris, yaitu volatilitas akan lebih tinggi jika harga turun dan akan lebih rendah jika harga naik. Sifat asimetris ini berkaitan dengan sifat leverage effect. Penulisan tugas akhir ini menggunakan model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ARCH(1) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity EGARCH(1,1) untuk prediksi nilai harga saham periode berikutnya menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Pada tugas akhir ini dilakukan analisis tentang sifat asimetris pada model volatilitas Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ARCH(1) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity EGARCH(1,1). Dengan nilai RMSE EGARCH(1,1) adalah 0.015 dan ARCH(1) adalah 0.023. Hal itu menunjukan bahwa model EGARCH(1,1) lebih baik untuk memprediksi dibandingkan model ARCH(1)

Subjek

TIME SERIES
 

Katalog

Sifat Asimetris Model Prediksi Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional (EGARCH)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DARA AYU LESTARI
Perorangan
Deni Saepudin, Aniq Atiqi Rohmawati
 

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