Implementasi model varima pada harga saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk dan PT. Bank Central Asia, Tbk

INDONESIA:

Model Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA) merupakan model deret waktu peubah ganda pengembangan dari model ARIMA. Model VARIMA merupakan mode VARMA untuk data tidak stasioner hasil differncing. Salah satu implementasi dari model VARIMA yaitu untuk meramalkan harga saham. Saham meningkat dan menurun secara bergantian, maka dari itu peramalan menjadi hal yang sangat dibutuhkan investor agar dapat memperkirakan data saham di masa mendatang dan mendapatkan keuntungan yang maksimal.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan estimasi parameter model VARIMA menggunakan metode Ordinary Least Square yang diimplementasikan pada harga saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk dan PT. Bank Central Asia, Tbk. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari bulan januari 2018 hingga bulan desember 2021 yaitu sebanyak 48 data. Data tersebut dianalisis menggunakan beberapa aplikasi seperti Minitab, Eviews, SAS, dan SPSS 16. Berdasarkan hasil analisis didapatkan model terbaik dua variable dengan Z_(1,t) adalah harga saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk dan Z_(2,t) adalah harga saham PT. Bank Central Asia, Tbk yaitu VARIMA (1,1,0). Kesimpulan yang didapat dari model tersebut yaitu harga saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk dan harga saham PT. Bank Central Asia, Tbk saling berhubungan.

ENGLISH:

The Vector Autoregressive Integrated Moving Average (VARIMA) model is a multiple variable time series model developed from the ARIMA model. The VARIMA model is a VARMA model for non-stationary data resulting from differencing. One of the implementations of the VARIMA model is to predict share prices. Stocks increase and decrease alternately, therefore forecasting is much needed by investors in order to estimate the share price data in the future and to get the maximum profit.

The purpose of this study is to obtain an estimated parameters of the VARIMA model using the Ordinary Least Square method which was implemented on the share price of PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk and PT. Bank Central Asia, Tbk. The data used is monthly data from January 2018 to December 2021, which is 48 data. The data were analyzed using several applications such as Minitab, Eviews, SAS, and SPSS 16. Based on the results of the analysis, it was found that the best model for two variables where Z_(1,t) is the share price of PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk and Z_(2,t) is the share price of PT. Bank Central Asia, Tbk, namely VARIMA (1,1,0). The conclusion obtained from this model is the share price of PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk and the share price of PT. Bank Central Asia, Tbk are interconnected.

ARABIC:

نموذج VARIMA (Vector Autoregressive Integrated Moving Average) هو نموذج السلسلة الزمنية المتعددة المتغيرة المتطورة من نموذج ARIMA. نموذج VARIMA هو وضع VARMA للبيانات غير الثابتة المنتاجة عن الاختلاف. إحدى التطبيقات لنموذج VARIMA هو تنبؤ سعر السهم. يزداد السهم وينخفض بالتوالي. لذلك، يكون التنبؤ أمرا مهما من قبل المستثمرين من أجل تقدير بيانات السهم في المستقبل والحصول على أقصى ربح

الغرض من هذه الدراسة هي الحصول على تقدير لمعاملات نموذج VARIMA باستخدام طريقة Ordinary Least Square التي تم تطبيقها على سعر السهم في شركة محدودة بنك رعيةالحكومة لإندونيسيا (PT. Bank Rakyat Indonesia,Tbk) وشركة محدودة بنك مركزي آسيا (PT. Bank Central Asia,Tbk). البيانات المستخدمة هي بيانات شهرية من يناير ٢٠١٨ إلى ديسمبر ٢٠٢١ ، وهي ٤٨ بيانات. تحلل الباحثة البيانات باستخدام عدة تطبيقات مثل Minitab و Eviews و SAS و SPSS 16. بناءً على نتائج التحليل التي تم الحصول عليها، فإن أفضل نموذج لمتغيرين مع Z_(1,t)هو سعر سهم لشركة محدودة بنك رعية الحكومة لإندونيسيا (PT. Bank Rakyat Indonesia,Tbk)، وZ_(2,t) هو سعر سهم ل وشركة محدودة بنك مركزي آسيا (PT. Bank Central Asia,Tbk)، وهو VARIMA (١,١,٠). وتقدم الباحثة التتيجة من هذا النموذج أن سعر السهم لشركة بنك رعية الحكومة لإندونيسيا (PT. Bank Rakyat Indonesia,Tbk) و شركة محدودة بنك مركزي آسيا (PT. Bank Central Asia,Tbk) مترابطان.