Peramalan return harga saham menggunakan model Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity in Mean (EGARCH-M) (studi kasus PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk) / Sonia Epifany Sandah
| Main Author: | Sandah, Sonia Epifany |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.um.ac.id/17503/ |
Daftar Isi:
- ABSTRAKSandahSoniaEpifany.2017.PeramalanReturnHargaSahamMenggunakanModelExponentialGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityinMean(EGARCH-M)(StudiKasusPT.BankMandiri(Persero)Tbk).SkripsiJurusanMatematikaFakultasMatematikadanIlmuPengetahuanAlamUniversitasNegeriMalang.PembimbingIr.HendroPermadiM.Si.KatakunciperamalanreturnARCHGARCHasimetrisEGARCH-M.Padaduniainvestasisalahsatutujuaninvestoradalahuntukmendapatkanreturn.Selainreturninvestorjugamemperhatikanrisikodalaminvestasitersebut.Halpentingyangseringdimilikiolehdatafinansialkhususnyasahamadalahsifatheteroskedastisitasdimanavariansidatatidakkonstan.Halinidikarenakanketidakpastianhargasaham(bersifatacak)yangmerupakankecenderunganadanyaketidakkonstanandalamvolatilitas.KetikadihadapkanpadakasusheteroskedastisitasmakapemodelandatatimeseriesyangdapatdigunakanadalahmodelARCHGARCH.Namunmodelinimengasumsikanpengaruhgoodnewsdanbadnewsmemilikipengaruhyangsama(simetri)padavolatilitasnyasehinggamodelinitidakdapatmengatasiefekasimetris.UntukmengatasiefekasimetrismakadigunakanmodelEGARCH-M.ModelExponentialGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityinMean(EGARCH-M)inimerupakansalahsatumodelkasusheteroskedastisitasyangdapatmengatasiefekasimetrispadavolatilitas.Padamodeliniparameter-parametertidakperludibatasiuntukmenjaminvariansiselalupositif.Selainitumodelinimemasukkanrisikokedalampersamaanrataannyakarenapadateorifinansialsemakintinggirisikoyangdihadapimakasemakintinggipulareturnyangdidapat.HasildaripenelitianinimenunjukkanbahwamodelyangterbaikuntukperamalanreturnhargasahamPT.BankMandiri(Persero)Tbkperiode14Agustus2015sampai31Maret2017adalahmodelARMA(12)-EGARCH(11)-MdenganpersamaanrataanZ_t0.742957Z_(t-1)-0.672948949_(t-1)-0.185017949_(t-2)0.058620963_ta_tdanpersamaanvarianln963_t2-2.1139220.803912ln828912310963_(t-1)2123110.304352a_(t-1)963_(t-1).Peramalandenganmodeltersebutdiperolehnilaibiasproporsiyangcukupkecilyaitusebesar0.000343variansproporsisebesar0.919719dancovarianproporsisebesar0.079939.SehinggamodelARMA(12)-EGARCH(11)-Mmerupakanmodelyangcukupbaikuntukmeramalkanreturnhargasaham3periodeselanjutnya.