Implementasi regresi ridge menggunakan estimator lawless and Wang

Indonesia:

Regresi ridge merupakan salah satu solusi untuk mengatasi masalah multikolinieritas. Metode ridge merupakan pengembangan dari metode OLS dimana terdapat penambahan tetapan bias pada kuadrat terkecil sehingga koefisiennya dapat berkurang. Pada penelitian ini menggunakan data return saham gabungan JKSE pada periode Januari 2020 – Maret 2021. Data return saham pada tahun 2020 dimodelkan menggunakan regresi ridge dengan tetapan bias menurut Lawless and Wang. Kemudian model regresi yang dihasilkan digunakan untuk meramalkan data return saham pada tahun 2021. Hasilnya estimator parameter Lawless and Wang pada model regresi ridge mampu digunakan untuk meramalkan karena memiliki tingkat akurasi peramalan yang baik.

Inggris:

Ridge regression is one solution to resolve the problem of multicollinearity. The ridge method is a development of the OLS method where there is an addition of the tuning parameter to the least squares so that the coefficient can be reduced. This study uses stock return of JKSE data for the period January 2020 – March 2021. Stock return data in 2020 is modeled using ridge regression with tuning parameter according to Lawless and Wang. Then the resulting regression model is used to predict stock return data in 2021. The result is that the Lawless and Wang parameter estimator in the ridge regression model can be used to predict because it has a good level of forecasting accuracy.

Arab:

regresi ridgeهو من أحد الحلّ multikoliniearitasومنهجridge هو تطوير من منهج OLS فيما كان هناك زيادة ثابت التحيّز في تربيعيّ الأصغر حتى ينقص كوفيسينه. تستخدم الباحثة بيانات عوائد الأسهم المشتركة JKSEفي هذا البحث في فترة ينايير 2020 - ماريس 2021. بيانات عوائد الأسهم سنة 2020 على قاعدة regresi ridgeبثابت التحيّز للوليس وواغ. ثمّ لقاعدة regresiالتي محصولة تُعمَل لتنبّأ بيانات عوائد الأسهم سنة 2021. وحاصله أنّ مقدّر المعامل لوليس وواغ في قاعدةregresi ridge معمول لتنبّأ لأنّ له درجة صحّة التّنبّأ التي تكون جيّدة.