Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER Journal on Mathematics Education (JME) JURNAL DERIVAT: JURNAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA
Dwipa, Nendra Mursetya Somasih
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Education Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : BIMASTER

 1 
PERAMALAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC Dwipa, Nendra Mursetya Somasih
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 02 (2016): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (550.317 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v5i02.16312

Abstract

Data return saham merupakan salah satu jenis data runtun waktu yang memiliki volatilitas tinggi dan varians yang berbeda di setiap titik waktunya. Data tersebut berfluktuatif, membentuk pola asimetris, memiliki model yang nonstasioner, dan mempunyai variansi residual yang tidak konstan (heteroskedastisitas). ARCH dan GARCH merupakan model runtun waktu yang dapat menjelaskan keheteroskedastisitasan data. Selanjutnya model GARCH ini digunakan untuk mengestimasi nilai VaR sebagai kerugian maksimum yang akan didapat selama periode waktu tertentu pada tingkat kepercayaan tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk mengetahui model peramalan terbaik dari nilai Indeks Harga Saham gabungan (IHSG). Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah ARCH, dan GARCH. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa GARCH(1,1) adalah model terbaik nilai log likelihood 1551.711 dan nilai kriteria informasi AIC = -2.5340; BIC = -2.5088; SIC = -2.5340; dan HQIC = -2.5245. Model ini mendapatkan nilai Value at Risk (VaR)  satu periode dengan taraf kepercayaan 95% Rp 3.622.420,50. untuk dana investasi Rp 500.000.000,00. Kata Kunci: Peramalan, volatilitas, GARCH, VaR
Co-Authors Laela Sagita Rudha Widagsa