Pemodelan Asymmetric Power Arch menggunakan metode Quasi Maximum Likelihood: Studi kasus harga saham Jakarta Islamic Index

مستخلص البحث

سعر الأسهم هام عند الاقتصاد الإندونيسي، حتى كثيرا ما يستخدم في البحث. بيانات الأسعار السهمية هي نوع من بيانات السلاسل الزمنية التي لها نمط دائري لأنّ يأثّره تؤثرها التقلبات الاقتصادية بطويل الأمد الذي تتعلق بالتجارة. لذلك، أوّلا هذا البحث مشّكل على شكل العوائد من أسعار سهمية تعيد إلى أسعار سهمية لتنبؤ قيمّة الأسعار في المستقبل. العائد Return هو مستوى عائد أو الربح يحصل عليه استثمار السهم. بيانات العائد نوع من بيانات السلاسل الزمنية التي فيها اختلاف التباين. في هذا البحث يستخدم بيانات عائد سعر الأسهم بمؤش جاكرتا الإسلامي في يناير 2019 إلى فبراير 2020. بيانات العائد باستخدام شكل القوة غير متماثلة وباختلاف التباين المشروطة ذاتية الإرتداد (APARCH). و تقدير المعايير باستخدام منهج الإمكانات القصوى. بعد التقدير يحصل البحث على نمودج التحليل بالتراجع وبالمتوسط المتحرك ARMA (1,1) – APARCH (1,4) نموذجًا له هام عالي. وبعد حصول على نموذج هام، إعادة العائد إلى سعر الأسهم باستخدام طبيعة الخوارزمية.

ABSTRACT

Stock prices in the Indonesian economy are very important, so stock prices often used as the object of the study. Stock price data categorized as time-series data that has a cyclical pattern because it is influenced by long-term business-related economic fluctuations. Therefore, this research begins with a model in the context of stock prices returns, then returned to stock prices to forecast the valuation of stock prices in the next period. Return is the rate of repayment or benefits from the expenditure of the stock. Return data is a type of time-series data that contains heteroscedasticity conditions. This study uses the Jakarta Islamic Index (JII) stock price return data for the period of January 2019 to February 2020. The JII stock price return data is modeled using the Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedastic (APARCH) model. Then calculate the parameters by the Quasi Maximum Likelihood method. After calculation, the ARMA (1.1) - APARCH (1.4) model is obtained as a significant model. After receiving a significant model, the return is returned to the stock price using the structure of the algorithm.

ABSTRAK

Harga saham sangat penting diperekonomian Indonesia, sehingga harga saham sering digunakanan sebagai obyek penelitian. Data harga saham merupakan jenis data deret waktu yang memiliki pola siklis karena dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang yang berhubungan dengan bisnis. Oleh sebab itu penelitian ini dimodelkan terlebih dahulu ke dalam bentuk return dari harga saham yang kemudian dikembalikan pada harga saham untuk memprediksi nilai harga saham diperiode yang akan datang. Return merupakan tingkat pengembalian atau keuntungan yang diperolah dari investasi saham. Data return merupakan jenis data deret waktu yang terdapat kondisi heteroskedastisitas. Pada penelitian ini menggunakan data return harga saham Jakarta Islamic Index (JII) pada periode Januari 2019 sampai Februari 2020. Data return harga saham JII dimodelkan menggunakan model Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedastic (APARCH). Kemudian estimasi parameter menggunakan metode Quasi Maximum Likelihood. Setelah dilakukan estimasi, diperoleh model ARMA (1,1) – APARCH (1,4) sebagai model yang signifikan. Setelah diperoleh model yang signifikan, return dikembalikan keharga saham menggunakan sifat algoritma.