BIMASTER
Vol 5, No 02 (2016): BIMASTER

PERAMALAN VALUE AT RISK MENGGUNAKAN METODE GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC

Dwipa, Nendra Mursetya Somasih (Unknown)



Article Info

Publish Date
26 Aug 2016

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

Copyrights © 2016






Journal Info

Abbrev

jbmstr

Publisher

Subject

Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Description

Bimaster adalah Jurnal Ilmiah berkala bidang Matematika, Statistika dan Terapannya yang terbit secara online dan dikelola oleh Jurusan Matematika FMIPA ...