digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

PEMODELAN DERET WAKTU IMBAL HASIL SAHAM MENGGUNAKAN MODEL EKSPONENSIAL GARCH (EGARCH)

Penulis : Dion Febri Saputra [10819036]
Kontributor / Dosen Pembimbing :
  • Ade Candra Bayu, S.Pd., M.Si.
Jenis Koleksi : Tugas Akhir
Penerbit : Aktuaria
Fakultas : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Subjek :
Kata Kunci : Model ARIMA-EGARCH, imbal hasil, prediksi, VaR.
Sumber :
Staf Input/Edit : Dwi Ary Fuziastuti  
File : 1 file
Tanggal Input : 17 Jul 2023

ABSTRAK Dion Febri Saputra
PUBLIC Open In Flip Book Dwi Ary Fuziastuti

Model EGARCH merupakan salah satu dari model GARCH asimetris. Model ini mampu menangkap residual yang lebih kecil dari nol (bad news) dan lebih besar dari nol (good news) dalam volatilitas. Model EGARCH memiliki koefisien asimetris untuk mengatasi leverage effect dengan memodelkan leverage yang memiliki heteroskedastisitas dan kondisi efek asimetris. Pemodelan menggunakan data harga saham harian PT. Astra International Tbk. (ASII) untuk periode 4 Januari 2021 hingga 31 Oktober 2022. Saham ASII yang diperdagangkan di bursa saham memiliki nilai yang fluktuatif dan volatilitas imbal hasil saham yang tidak konstan (heteroskedastik). Salah satu pengukuran risiko yang dapat digunakan untuk memprediksi risiko investasi saham adalah Value at Risk (VaR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARIMA(1,0,0)- EGARCH(4,5) dengan AIC sebesar -5,1082, BIC sebesar -4,9524, dan RKG sebesar 0,0003546861. Dengan demikian, hasil prediksi menggunakan model ARIMA(1,0,0)-EGARCH(4,5) periode 1 November 2022, 2 November 2022, 3 November 2022, 4 November 2022, dan 7 November 2022 yang nilainya secara berturut-turut yaitu -0,0019294, 0,0007587, 0,0003357, 0,0004022, dan 0,0003918 dengan nilai VaR sebesar 0,0323619, 0,03334215,0,03086995, 0,0329255, dan 0,03222855 pada tingkat kepercayaan 95%.

Artikel Terkait