Pemodelan model harga saham dengan pendekatan model Arch-Garch (studi kasus: harga saham PT Telkom)

INDONESIA:

Penelitian ini memodelkan model ARCH-GARCH pada data harian harga saham penutupan PT. Telkom periode April 2019 sampai Mei 2020. Model ARCH-GARCH merupakan model dari pengembangan model ARIMA yang mana model ini digunakan untuk menyelesaikan masalah heterokendasitas pada model-model sebelumnya. Penelitian ini menggunakan bantuan software Eviews 8 dalam menentukan model terbaik ARIMA dan ARCH/GARCH. Dalam penentuan model terbaik dari ARIMA dengan melakukan uji Augmented Dicky Fuller untuk tes kestasioneran. Selanjutnya model ARIMA ditentukan ordo berdasarkan lag collegram ACF dan PACF, serta melakukan diagnostic checking terhadap model yang signifikan. Dari hasil perbandingan nilai AIC dan SC terkecil didapatkan ARIMA(4,1,1) yang terbaik dan akan digunakan untuk mengidentifikasi model ARCH/GARCH. Mengidentifikasi model ARCH/GARCH terbaik yang didapatkan dengan melakukan diagnosis model dan membandingkan nilai parameter, uji signifikasi, uji normalitas dan uji heterokendasitas. Didapatkan model terbaik ARCH/GARCH adalah model GARCH(1,1,1) karena nilai error berdistribusi normal pada data log return data saham PT. Telkom dan tidak didapatkan masalah heterokendasitas serta memiliki nilai AIC dan SC kecil. Model tersebut dapat digunakan untuk meramalkan harga saham pada periode selanjutnya.

ENGLISH:

This study is using the ARCH-GARCH model on the daily closing stock price data of PT. Telkom for the period of April 2019 to May 2020. The ARCH-GARCH model is a development model of the ARIMA model, in which this model is used to solve the heteroscedasticity problem in the previous models. This research uses the help of Eviews 8 software to determine the best ARIMA and ARCH/GARCH models. The best model of ARIMA is determined by performing Augmented Dicky Fuller test for stationary test. Next, the ARIMA model is determined by order based on the ACF and PACF lag correlogram, and performs diagnostic checking on significant models. From the comparison of the smallest AIC and SC values, ARIMA(4,1,1) is the best and will be used to identify the ARCH/GARCH model. Identifying the best ARCH/GARCH model is obtained by performing model diagnosis and comparing the parameter values, significance test, normality test and heteroscedasticity test. The best ARCH/GARCH model is the GARCH(1,1,1) model because the error value distributed normal in the log return data of stock data of PT. Telkom and there are no heteroscedasticity problems, and it has small AIC and SC values. The model can be used to predict stock prices in the next period.

المستخلص:

بادو، رزيل مرشهيد. 2021. نمذجة سعر الأسهم بمدخل نموذج الانحدار الذاتي المشروط باختلاف التباين (أرش)-الانحدار الذاتي المعمم المشروط باختلاف التباين (غارش) (دراسة الحالة في بيانات سعر السهم لشركة تيلكوم). بحث جامعي. قسم الرياضيات، كلية العلوم والتكنولوجيا، جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج. المشرف: (1) عبد العزيز، الماجستير؛ (2) د. عثمان فغالاي.
الكلمات المفتاحية: أريما، أرش-غارش، سعر الأسهم، Eviews، معيار أكايكي (AIC)، معيار شوارتز (SC).
يعرض هذا البحث نموذج أرش-غارش في البيانات سعر الإغلاق اليومي لشركة تيلكوم فترة أبريل 2019 حتى مايو 2020. فنموذج أرش-غارش هو تنمية نموذج تحليل السلاسل الزمنية (أريما) المستخدم لإكمال التباين في النماذج التي سبقت. يستوعب هذا البحث برنامج software Eviews 8 في تعيين أفضل النموذج لـأريما وأرش/غارش. ففي تعيين أفضل النموذج لأريما، انطلق الباحث باختبار ديكي فولر للمزيد لمعرفة الاستقرارية. وبالتالي، تعينت مجموعة نموذج أريما مستندا على إبطاء تصوير الارتباط بالترابط الذاتي الجزئي (ACF) ودالة الترابط الذاتي الجزئي (PACF) والقيام بالفحص التشخيصي نحو النموذج الدلالي. حصلت المقارنة من أصغر قيمة AIC و SCعلى أفضل أريما (4، 1، 1) وتستخدم لتعرف نموذج أرش-غارش. يتحصل هذا التعرف من فحص النموذج، مقارنة قيمة الوسيط، اختبار الدلالة، اختبار الاعتدال، واختبار التباين. فمن هذه الإجراءات كلها، يكتسب أفضل النموذج وهو غارش (1، 1، 1) لأن قيمة الخطأ تتوزع كما هي في عودة السجل لبيانات السهم لشركة تيلكوم ولم توجد هنالك مشكلة التباين وتحتوي على قيمة AIC و SCالصغيرة. والحاصل أنه يمكن استخدام هذا النموذج للتنبؤ نحو سعر الأسهم في فترة المستقبل.