Peramalan harga saham penutupan menggunakan metode Vector Autoregressive Moving Average (VARMA)

مستخلص البحث

نموذج Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) هو نموذج سلسلة زمنية يمكن استخدامه لفحص الكائنات ذات اثنين أو أكثر من المتغيرات حيث تؤثر هذه المتغيرات على بعضها بعضا. نموذج VARMAالمستخدم في هذه الدراسة هو نموذج VARMA ذو متغيرين بالترتيب VAR (p) هو ١ والترتيب VMA (q) هو١ والغرض من هذه الدراسة هو الحصول على المعلمات المقدرة لنموذجVARMA باستخدام طريقة .Jackknife طريقة Jackknife هي طريقة إعادة اختبار لتقدير التحيز و Jackknife لتقدير الانحرافات المعيارية وأيضًا لتقليل مجموع مربعات الخطأ. يتم تنفيذ نتائج تقدير VARMA في بيانات سعر الإغلاق لكل من PT Kimia Farma و PT Indo Farma استنادًا إلى نتائج التحليل ، وجد أن النموذج المناسب هو VARMA (١٬١) لأنه لا يوجد ارتباط متبقي بين التخلف في النموذج بحيث يكون نموذج VARMA (١٬١) ممكنًا للاستخدام. دقة التنبؤ التي تظهر من قيمة MAPE التي تم إنشاؤها أقل من %10. هذا يعني أن متوسط الخطأ الناتج عن الانحراف لمتغير سعر الاسهامإغلاق في PT Kimia Farma هو 3.49% والمتغير في سعر إغلاق سهم PT Indo Farma هو 2.04% بحيث يكون نموذج VARMA (١٬١) طريقة مناسبة للتنبؤ بمتغير سعر إغلاق البورصة لكل من PT Kimia Farma و PT Indo Farma والتي لها أصغر قيمة.MAPE

ABSTRACT

The Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) model is a time series model that can be used to examine objects with two or more variables where these variables influence each other. The VARMA model used in this study is the VARMA model with two variables with order VAR (p) is 1 and order VMA (q) is 1. The purpose of this study is to obtain the estimated parameters of the VARMA model with the Jackknife method. The Jackknife method is a resampling method for estimating bias and Jackknife for estimating standard deviations and also for minimizing the sum of squares of error. The results of the VARMA estimation are implemented in the closing price data of PT Kimia Farma and PT. Indo Fama. Based on the results of the analysis, it is found that the appropriate model is VARMA (1,1) because there is no residual correlation between lags in the modeling so that the VARMA model (1,1) is feasible to use. For forecasting accuracy seen from the MAPE value generated is less than 10%. This means that the average error deviation produced for the closing stock price variable of PT. Kimia Farma is 3.49% and the closing stock price variable of PT. Indo Farma is 2.04%. So that the VARMA model (1,1) is a suitable method for forecasting the closing stock price variable of PT. Kimia Farma and PT. Indo Farma which has the smallest MAPE value.

ABSTRAK

Model Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) merupakan model time series yang dapat digunakan untuk meneliti objek dengan dua variabel atau lebih dimana variabel-variabel tersebut saling mempengaruhi. Model VARMA yang digunakan dalam penelitian ini adalah model VARMA dengan dua variabel dengan orde VAR (p) adalah 1 dan orde VMA (q) adalah 1. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan estimasi parameter model VARMA dengan metode Jackknife. Metode Jackknife adalah metode resampling untuk estimasi bias dan Jackknife untuk menduga standar deviasi dan juga untuk meminimumkan fungsi jumlah kuadrat error. Hasil dari estimasi VARMA tersebut diimplementasikan pada data harga saham penutupan PT Kimia Farma dan PT. Indo Fama. Berdasarkan hasil analisis didapatkan model yang sesuai adalah VARMA(1,1) karena tidak terdapat korelasi residual antar lag pada pemodelan sehingga model VARMA(1,1) layak digunakan. Untuk ketepatan peramalan yang dilihat dari nilai MAPE yang dihasilkan kurang dari 10%. Hal ini berarti rata-rata simpangan error yang dihasilkan untuk variabel harga saham penutupan PT. Kimia Farma yaitu 3,49% dan variabel harga saham penutupan PT. Indo Farma yaitu 2,04%. Sehingga model VARMA(1,1) merupakan metode yang cocok digunakan dalam peramalan variabel harga saham penutupan PT. Kimia Farma dan PT. Indo Farma yang mempunyai nilai MAPE terkecil.