ANALISIS PERAMALAN DATA DERET WAKTU MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE - GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (VARMA-GARCH)
| Main Author: | YOLLANDA DWI PERMATASARI , 1417031132 |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book Report |
| Terbitan: |
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://digilib.unila.ac.id/55454/1/ABSTRAK.pdf http://digilib.unila.ac.id/55454/2/SKRIPSI%20FULL.pdf http://digilib.unila.ac.id/55454/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf http://digilib.unila.ac.id/55454/ |
Daftar Isi:
- Peramalan merupakan salah satu kegiatan untuk mengetahui apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan mempertimbangkan data dari masa lampau. Pada data runtun waktu finansial multivariat pasti memiliki volatilitas yang tinggi, ragam yang heterogen serta korelasi antar variabel dan waktu, khususnya pada data return. Salah satu model untuk menyelesaikan kondisi ini adalah model VARMA–GARCH. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan model VARMA– GARCH dan meramalkan data return harian tiga saham yaitu PT. Ratu Prabu Energi Tbk., PT. Medco Energi International Tbk., PT. Radiant Utama Interinsco Tbk. dari Oktober 2010 hingga Mei 2018. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh bahwa model terbaik adalah VARMA(1,2) – GARCH(1,1). Hasil ramalan 20 periode berikutnya cukup baik dan semua nilai berada di dalam interval konfidensi 95%. Kata kunci: heteroskedatisitas, volatilitas, VARMA(1,2) – GARCH(1,1) abstract Forecasting is one of the activities to find out what will happen in the future by considering data from the past. In the multivariate financial time series data must have high volatility, heterogeneous variety and correlation between variables and time, especially in the data return. One model to solve this condition is the VARMA-GARCH model. The purpose of this study was to obtain the VARMAGARCH model and predict the three-share daily return data, namely PT. Ratu Prabu Energi Tbk., PT. Medco Energi International Tbk., PT. Radiant Utama Interinsco Tbk. from October 2010 to May 2018. Based on the results of the analysis, it was found that the best model was VARMA (1,2) - GARCH (1,1). The results of the next 20 forecast periods are quite good and all values are in the 95% confidence interval. Keywords: heteroscedaticity, volatility, VARMA (1,2) - GARCH (1,1)