Skripsi

Penerapan model GJR-GARCH untuk meramalkan harga penutupan saham BBRI / Ulfinaini Rizkia Permana

Abstrak
Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang banyak diminati. Namun risiko investasi saham tidaklah kecil karena harga saham dapat berubah dengan sangat cepat terutama pada kondisi-kondisi luar biasa seperti saat terjadinya pandemi Covid-19. Harga saham cenderung bersifat volatilitas. Harga saham juga memiliki varians yang tidak konstan (mengalami efek heteroskedastisitas). Selain itu kondisi meningkatnya bad news daripada good news dapat membentuk efek asimetris (leverage effect) pada data harga saham. Pemodelan peramalan menggunakan GARCH dapat mengatasi efek heteroskedastisitas data namun tidak dapat menangani leverage effect atau efek asimetris. Model GJR-GARCH menjadi salah satu model yang dapat menangani efek asimetris tersebut. Tujuan dari artikel ini adalah meramalkan harga penutupan saham BBRI dengan menggunakan pemodelan GJR-GARCH dimana data terindikasi mengalami efek heteroskedastisitas dan efek asimetris. Data yang digunakan adalah data harga penutupan saham BBRI periode 5 Juli 2018 sampai 4 Juli 2023 untuk meramalkan 7 periode berikutnya. Model terbaik yang diperoleh yaitu ARIMA(2 1 2)-GJR-GARCH(1 3). Hasil peramalan menunjukkan akurasi yang sangat baik dengan nilai MAPE sebesar 1 430265%. Pola hasil peramalan menunjukkan hasil yang fluktuatif.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2024.

Deskripsi Fisik

viii, 19 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

4739/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. GJR-GARCH
2. CLOSING PRICE
3. HETEROSKEDASTISITAS

Pembimbing

1. Trianingsih Eni Lestari, S.si, M.si

Lampiran Berkas