Model GARCH-M untuk estimasi Value at Risk (VaR) data harga saham

Sufianti, Evi (2011) Model GARCH-M untuk estimasi Value at Risk (VaR) data harga saham. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.

[img]
Preview
Text (Fulltext)
06510075.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (1MB) | Preview

Abstract

INDONESIA:

Salah satu yang digunakan untuk menganalisis variabel terikat dengan data kualitatif adalah dengan model GARCH-M. Dengan mengetahui perolehan model GARCH-M dan menggunakan metode Maksimum Likelihood diharapkan dapat memperoleh nilai parameter dari model GARCH-M. Serta dapat menerapkan model GARCH-M pada kasus perkiraan kerugian bagi investor yang menginvestasikan uangnya ke Bank Mandiri Tbk.

Karena model GARCH-M merupakan perkembangan dari model ARCH/GARCH, dengan menggunakan variansi sisaan, yang membedakan model GARCH-M dengan model ARCH/GARCH adalah pada standar devisiasi sebagai variable independen pada GARCH-M dan memasukan variansi bersyarat ke dalam persamaan mean. Pendugaan parameter untuk koefisien GARCH-M(1,1) yaitu ... , dan ... dapat diperoleh dengan menyelesaikan fungsi ... dan ..., dan menghasilkan persamaan sebagai berikut:
...
Sehingga hasil dari fungsi ... dan ...
...

Dengan menggunakan model GARCH-M, hasil kemungkinan kerugian yang didapat investor dengan menginvestasikan uang sebesar Rp. 150.000.000,00 dengan tingkat kepercayaan 95% yang berarti peluang terjadinya kerugian adalah hanya 5% dengan kemungkinan kerugian maksimum dari dana yang telah diinvestasikan pada saham Bank Mandiri adalah sebesar Rp. 10.991.350,95. Sedangkan untuk tingkat kepercayaan 90% dan 99% yang berarti peluang terjadinya kerugian adalah hanya 10% dan 1% dengan masing-masing kemungkinan kerugian maksimum dari dana yang telah diinvestasikan pada saham Bank Mandiri adalah sebesar Rp. 11.015.644,35 dan Rp. 10.795.574,55.

ENGLISH:

One of the variables used to analyze qualitative data is bound by the GARCH-M model. By knowing the acquisition of GARCH-M model and use the Maximum Likelihood method is expected to obtain the parameters of the GARCH-M model. And can apply the GARCH-M model in the case of the estimated losses for investors who invest their money into Bank Mandiri Tbk.

Because the GARCH-M model is the development of models of ARCH/GARCH, by using the residual variance, which distinguishes GARCH-M model with a model of ARCH/GARCH is the standard devisiasi as an independent variable in the GARCH-M and inserts the conditional variance into the mean equation. Estimation parameters for the coefficients of GARCH-M (1,1) that is 1 K, A , and 1 G can be obtained by completing the function ... and ..., and produces the following equation:
...
Thus the results of functions ... and ...
...

By using GARCH-M model, the possibility of losses that investors get by investing the money of Rp. 150.000.000,00 with 95% confidence level, which means the chances of loss is only 5% with a maximum possible loss of funds that had invested in the shares of Bank Mandiri Tbk is Rp. 10.991.350,95. whereas, for the level of confidence of 90% and 99%, which means the chances of loss is only 10% and 1% with the respective maximum possible loss of funds that had invested in the shares of Bank Mandiri Tbk is Rp. 11.015.644,35 and Rp. 10.795.574,55.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Supervisor: Harini, Sri and Rozi, Fachrur
Keywords: Peramalan; Transformasi; Maximum Likelihood; AR; MA; ARMA; ARCH; GARCH; GARCH-M; Value at Risk; Forecasting; Transformation; Maximum Likelihood; AR; MA; ARMA; ARCH; GARCH; GARCH-M; Value at Risk
Departement: Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika
Depositing User: Alinul Layali
Date Deposited: 15 May 2017 08:51
Last Modified: 15 May 2017 08:51
URI: http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/6449

Actions (login required)

View Item View Item