E. D. Saputri, E. D.
Prodi Matematika , Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

MODEL VOLATILITAS ARCH(1) DENGAN RETURN ERROR BERDISTRIBUSI SKEWED STUDENT-T Saputri, E. D.; Nugroho, D. B.; Setiawan, A.
Jurnal MIPA Vol 39, No 1 (2016): April 2016
Publisher : Jurnal MIPA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Model volatilitas Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)lag 1, dimana return error berdistribusi skewed Student-t, diaplikasikan untuk runtun waktu return kurs beli harian Euro (EUR) dan Japanese Yen (JPY) terhadap Indonesian Rupiah (IDR) dari Januari 2009 sampai Desember 2014. Metode indepence chain Metropolis-Hastings (IC-MH) yang efisien dibangun dalam algoritmaMarkov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk memperbarui nilai-nilai parameter dalam model yang tidak bisa dibangkitkan secara langsung dari distribusi posterior. Meskipun 95% interval highest posterior density dari parameter skewness memuat nol untuk semua data pengamatan, tetapi sebagian besar distribusi posteriornya berada di daerah negatif, yang mengindikasikan dukungan terhadap distribusiskewed Student-t. Selain itu diperoleh nilai derajat kebebasan disekitar 15 dan 18, yang mengindikasikan dukungan terhadap heavy-tailedness.Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) volatility model of lag 1, where return error has a skewed Student-t distribution,  for the buying rate Euro (EUR) and Japanese Yen (JPY) to Indonesian Rupiah (IDR) from January 2009 to December 2014,. An efficient independence chain Metropolis-Hastings (IC-MH) method is developed in an algorithm Markov Chain Monte Carlo (MCMC) to update the parameters of the model that could not be sampled directly from their posterior distributions. Although 95% highest posterior density interval from skewness parameter contains zero for all the data, most of the posterior distribution located in the negative area, indicating support for the skewed Student-t distribution into the return error. Furthermore the value of degrees of freedom is found around 15 and 18, indicating support for the heavy-tailedness.
MODEL VOLATILITAS ARCH(1) DENGAN RETURN ERROR BERDISTRIBUSI SKEWED STUDENT-T Saputri, E. D.; Nugroho, D. B.; Setiawan, A.
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 39, No 1 (2016): April 2016
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Model volatilitas Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)lag 1, dimana return error berdistribusi skewed Student-t, diaplikasikan untuk runtun waktu return kurs beli harian Euro (EUR) dan Japanese Yen (JPY) terhadap Indonesian Rupiah (IDR) dari Januari 2009 sampai Desember 2014. Metode indepence chain Metropolis-Hastings (IC-MH) yang efisien dibangun dalam algoritmaMarkov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk memperbarui nilai-nilai parameter dalam model yang tidak bisa dibangkitkan secara langsung dari distribusi posterior. Meskipun 95% interval highest posterior density dari parameter skewness memuat nol untuk semua data pengamatan, tetapi sebagian besar distribusi posteriornya berada di daerah negatif, yang mengindikasikan dukungan terhadap distribusiskewed Student-t. Selain itu diperoleh nilai derajat kebebasan disekitar 15 dan 18, yang mengindikasikan dukungan terhadap heavy-tailedness.Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) volatility model of lag 1, where return error has a skewed Student-t distribution,  for the buying rate Euro (EUR) and Japanese Yen (JPY) to Indonesian Rupiah (IDR) from January 2009 to December 2014,. An efficient independence chain Metropolis-Hastings (IC-MH) method is developed in an algorithm Markov Chain Monte Carlo (MCMC) to update the parameters of the model that could not be sampled directly from their posterior distributions. Although 95% highest posterior density interval from skewness parameter contains zero for all the data, most of the posterior distribution located in the negative area, indicating support for the skewed Student-t distribution into the return error. Furthermore the value of degrees of freedom is found around 15 and 18, indicating support for the heavy-tailedness.