STUDI PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN GARCH UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN TAMBANG DI INDONESIA

M. T. Junaid, Ahmad Juliana, Hardianti Sabrina
{"title":"STUDI PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN GARCH UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN TAMBANG DI INDONESIA","authors":"M. T. Junaid, Ahmad Juliana, Hardianti Sabrina","doi":"10.34010/JIKA.V10I1.3331","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Dalam berinvestasi para investor menggunakan alat statistik salah satunya adalah peramalan. Peramalan dilakukan oleh investor untuk memperlancar transaksi, meningkatkan keuntungan ataupun meminimalisir terjadinya kerugian. Dengan melakukan peramalan, investor diharapkan dapat membuat keputusan investasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan yang akurat untuk meramalkan harga saham PT. Adaro Energy (ADRO) dan saham PT. Bukit Asam  (PTBA) periode data selama 10 tahun sejak Oktober 2008 sampai dengan Oktober 2018. Keterbaharuan dalam penelitian ini adalah membandingkan dua model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) sehingga dapat diketahui model yang memiliki tingkat keakuratan terbaik untuk meramalkan harga saham pada periode mendatang. Hasil dari penelitian ini menggambarkan bahwa terdapat unsur heterokedastisitas pada saham ADRO sehingga pemodelan tidak berhenti pada model ARIMA namun dilanjutkan sampai model GARCH. Sedangkan data saham PTBA tidak mengandung unsur heterokedastisitas sehingga pemodelan hanya sampai model ARIMA. Pada saham ADRO model ARIMA mempunyai tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan model GARCH. Pada saham PTBA model ARIMA juga terpilih sebagai model yang paling akurat. \nKata Kunci: ARIMA, GARCH, dan Pertambangan","PeriodicalId":34882,"journal":{"name":"Jurnal Ilmu Keuangan dan Perbankan","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmu Keuangan dan Perbankan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34010/JIKA.V10I1.3331","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Dalam berinvestasi para investor menggunakan alat statistik salah satunya adalah peramalan. Peramalan dilakukan oleh investor untuk memperlancar transaksi, meningkatkan keuntungan ataupun meminimalisir terjadinya kerugian. Dengan melakukan peramalan, investor diharapkan dapat membuat keputusan investasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan yang akurat untuk meramalkan harga saham PT. Adaro Energy (ADRO) dan saham PT. Bukit Asam  (PTBA) periode data selama 10 tahun sejak Oktober 2008 sampai dengan Oktober 2018. Keterbaharuan dalam penelitian ini adalah membandingkan dua model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) sehingga dapat diketahui model yang memiliki tingkat keakuratan terbaik untuk meramalkan harga saham pada periode mendatang. Hasil dari penelitian ini menggambarkan bahwa terdapat unsur heterokedastisitas pada saham ADRO sehingga pemodelan tidak berhenti pada model ARIMA namun dilanjutkan sampai model GARCH. Sedangkan data saham PTBA tidak mengandung unsur heterokedastisitas sehingga pemodelan hanya sampai model ARIMA. Pada saham ADRO model ARIMA mempunyai tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan model GARCH. Pada saham PTBA model ARIMA juga terpilih sebagai model yang paling akurat. Kata Kunci: ARIMA, GARCH, dan Pertambangan
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
ARIMA和GARCH的比较模型研究,以预测印尼矿业公司的股价
在投资投资者使用统计工具的过程中,有一种方法是预测。投资者进行面相协调以促进交易,增加利润或减少损失。通过进行预测,投资者希望做出正确的投资决定。这项研究的目的是确定准确的预测模型,以预测从2008年10月到2018年10月的PT. Adaro Energy (ADRO)和PT. hill atba (PTBA) 10年的数据周期。这项研究的最新进展是将两种Autoregressive集成动动率(ARIMA)模型和广义上的Autoregressive上的hetercedasticity (GARCH)模型进行比较,这样就可以知道哪些模型在未来一段时间内的准确率最高,可以预测股票价格。这项研究的结果表明,ADRO的股票中存在异质成分,因此建模不是停在ARIMA模型上,而是一直持续到GARCH模型。而PTBA的库存数据不包含密度的成分,因此建模只能到ARIMA模型。在股票中,ARIMA模型的ADRO误差比GARCH模型小。在PTBA模型ARIMA也被选为最准确的模型。关键词:ARIMA, GARCH和矿业
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
8 weeks
期刊最新文献
The Effect of Financial Fundamentals on Stock Returns with Sustainability as a Intervening Variable The Effect of Implementing OJK-BOX (OBOX) Application in The Relationship Among NPL, BOPO, and Cash Ratio on The Profitability of Rural Bank (BPR) in East Java Implementasi Konsep Ekonomi Islam pada Sektor Pertanian berbasis Kearifan Lokal dan Tantangan Pembiayaan di Perbankan Syariah The Determinan Profitabilitas Bank Umum Syariah Di Indonesia Dengan Dana Pihak Ketiga Sebagai Variabel Moderating Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Pembiayaan Bermasalah PT Bank Muamalat Tbk
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1