Implementasi model aparch in Mean menggunakan metode Maximum likelihood: Studi kasus di log return harga saham Jakarta Islamic Index

Indonesia:

Data deret waktu di bidang keuangan merupakan kumpulan data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu secara berurutan yang memiliki volatilitas tidak konstan di setiap waktunya. Model deret waktu yang digunakan di bidang keuangan yaitu model ARCH/GARCH. Model modifikasi dari GARCH yang digunakan pada penelitian ini yaitu model APARCH-M. Model APARCH-M digunakan untuk mengetahui hubungan antara risiko dan return. Model ini diimplementasikan pada log return harga saham Jakarta Islamic Index periode Januari 2019 – Februari 2020. Model yang diperoleh yaitu model APARCH(1,1)-M. Parameter-parameter pada model tersebut diestimasi menggunakan metode Maximum Likelihood. Model menunjukkan bahwa ada proporsi peningkatan risiko pada deret log return. Semakin tinggi risiko maka semakin tinggi return yang diterima oleh investor. Hasil estimasi digunakan untuk meramalkan volatilitas harga saham pada periode selanjutnya. Peramalan volatilitas harga saham untuk periode Maret 2020 bersifat fluktuatif. Sehingga investor lebih baik melakukan investasi ketika penurunan volatilitas untuk meminimalkan risiko dan menarik investasi saat peningkatan volatilitas untuk mendapatkan return yang lebih tinggi.

English:

Time series data in finance is a collection of data that collected from time to time in a sorted that has unconstant volatility in every time. The time series model used in finance is the ARCH/GARCH model. The modified model of the GARCH model used in this research is the APARCH-M model. The APARCH-M model is used to know the correlation between risk and return. This model is implemented on the log return of the stock price of the Jakarta Islamic Index on January 2019-February 2020. The model obtained is the APARCH(1,1)-M model. The parameters of the APARCH(1,1)-M model are estimated using the Maximum Likelihood. The model shows that there is a proportion of increased risk in the log return series. The higher risk, the higher the return is received by investors. The result of estimation is used to forecast stock price volatility in the next period. Forecasting stock price volatility in March 2020 is fluctuation. So, investors are better for investing when the volatility decreases to minimize the risk and attracting investment when the volatility increases to get a higher return.

Arabic:

بيانات السلاسل الزمنية في الجال المالي هي مجموعة من البيانات التي تجمع من مزة بعد مزة بالتتابع لها تقلب غير دائم في أي وقت. النموذج الذي يمكنه التغلب على هذا التقلب هو نموذج .ARCH/GARCH تستخدم هذه الدراسة نموذجًا معدلاً من GARCH، نموذج APARCH-M. يمثل هذا النموذج العلاقة بين المخاطر والعوائد الذي يحصل عليه المستثمرون. يتم تطبيق هذا النموذج عند العودة اللوغا ريتمية سجل أسعار الأسهم لمؤشر جاكرتا الإسلامي يناير 2019 - فبراير2020. النموذج الذي تم الحصول عليه هو نموذج APARCH(1,1)-M. يتم تقدي المعايير في النموذج باستخدام طريقة أقصى احتمال Maximum Likelihood. يوضح النموذج أن هناك نسبة متزايدة من المخاطر في سلسلة العودة اللوغا ويتمية. كلما زادت المخاطر، ارتفع العائد الذي يحصل عليه المستثمرون. يتم استخدام نتائج التقدير للتنبؤ بتقلبات أسعار الأسهم في الفترة القادمة. التنبؤ بتقلب أسعار الأسهم للفترة مارس 2020 متقلب. بحيث يكون المستثمرون في وضع أفضل للاستثمار عندما تقل التقلبات لتقليل المخاطر وجذب الاستثمار عند زيادة التقلب للحصول على عائد أعلى.