采用ARIMA-ARCH模型来预测PT. Indofood的股价繁荣Tbk

Yulvia Fitri Rahmawati, E. Zukhronah, Hasih Pratiwi
{"title":"采用ARIMA-ARCH模型来预测PT. Indofood的股价繁荣Tbk","authors":"Yulvia Fitri Rahmawati, E. Zukhronah, Hasih Pratiwi","doi":"10.35899/biej.v3i3.307","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract– The stock price is the value of the stock in the market that fluctuates from time to time. Time series data in the financial sector generally have quite high volatility which can cause heteroscedasticity problems. This study aims to model and to predict the stock price of PT Indofood Sukses Makmur Tbk using the ARIMA-ARCH model. The data used is daily stock prices from 2nd June 2020 to 15th February 2021 as training data, while from 16th February 2021 to 1st March 2021 as testing data. ARIMA-ARCH model is a model that combines Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), which can be used to overcome the residues of the ARIMA model which are indicated to have heteroscedasticity problems. The result showed that the model that could be used was ARIMA(1,1,2)-ARCH(1). This model can provide good forecasting result with a relatively small MAPE value of 0.515785%. Abstrak– Harga saham adalah nilai saham di pasar yang berfluktuasi dari waktu ke waktu. Data runtun waktu di sektor keuangan umumnya memiliki volatilitas cukup tinggi yang dapat menyebabkan masalah heteroskedastisitas. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan harga saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk menggunakan model ARIMA-ARCH. Data yang digunakan adalah harga saham harian dari 2 Juni 2020 hingga 15 Februari 2021 sebagai data training, sedangkan dari 16 Februari 2021 hingga 1 Maret 2021 sebagai data testing. Model ARIMA-ARCH merupakan suatu model yang menggabungkan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), yang dapat digunakan untuk mengatasi residu dari model ARIMA yang terindikasi memiliki masalah heteroskedastisitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dapat digunakan adalah ARIMA(1,1,2)-ARCH(1). Model tersebut mampu memberikan hasil peramalan yang baik dengan perolehan nilai MAPE yang relatif kecil yaitu 0,515785%.","PeriodicalId":296615,"journal":{"name":"Business Innovation and Entrepreneurship Journal","volume":"47 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Model ARIMA-ARCH untuk Meramalkan Harga Saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk\",\"authors\":\"Yulvia Fitri Rahmawati, E. Zukhronah, Hasih Pratiwi\",\"doi\":\"10.35899/biej.v3i3.307\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Abstract– The stock price is the value of the stock in the market that fluctuates from time to time. Time series data in the financial sector generally have quite high volatility which can cause heteroscedasticity problems. This study aims to model and to predict the stock price of PT Indofood Sukses Makmur Tbk using the ARIMA-ARCH model. The data used is daily stock prices from 2nd June 2020 to 15th February 2021 as training data, while from 16th February 2021 to 1st March 2021 as testing data. ARIMA-ARCH model is a model that combines Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), which can be used to overcome the residues of the ARIMA model which are indicated to have heteroscedasticity problems. The result showed that the model that could be used was ARIMA(1,1,2)-ARCH(1). This model can provide good forecasting result with a relatively small MAPE value of 0.515785%. Abstrak– Harga saham adalah nilai saham di pasar yang berfluktuasi dari waktu ke waktu. Data runtun waktu di sektor keuangan umumnya memiliki volatilitas cukup tinggi yang dapat menyebabkan masalah heteroskedastisitas. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan harga saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk menggunakan model ARIMA-ARCH. Data yang digunakan adalah harga saham harian dari 2 Juni 2020 hingga 15 Februari 2021 sebagai data training, sedangkan dari 16 Februari 2021 hingga 1 Maret 2021 sebagai data testing. Model ARIMA-ARCH merupakan suatu model yang menggabungkan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), yang dapat digunakan untuk mengatasi residu dari model ARIMA yang terindikasi memiliki masalah heteroskedastisitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dapat digunakan adalah ARIMA(1,1,2)-ARCH(1). Model tersebut mampu memberikan hasil peramalan yang baik dengan perolehan nilai MAPE yang relatif kecil yaitu 0,515785%.\",\"PeriodicalId\":296615,\"journal\":{\"name\":\"Business Innovation and Entrepreneurship Journal\",\"volume\":\"47 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-08-13\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Business Innovation and Entrepreneurship Journal\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.35899/biej.v3i3.307\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Business Innovation and Entrepreneurship Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35899/biej.v3i3.307","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

摘要:股票价格是股票在市场中不定期波动的价值。金融部门的时间序列数据通常具有相当高的波动性,这可能导致异方差问题。本研究旨在运用ARIMA-ARCH模型对PT Indofood Sukses Makmur Tbk的股价进行建模和预测。使用的数据是从2020年6月2日到2021年2月15日的每日股票价格作为训练数据,而从2021年2月16日到2021年3月1日作为测试数据。ARIMA-ARCH模型是将自回归综合移动平均(ARIMA)和自回归条件异方差(ARCH)相结合的模型,可以用来克服ARIMA模型中存在异方差问题的残差。结果表明,可以使用的模型为ARIMA(1,1,2)-ARCH(1)。该模型预测效果较好,MAPE值较小,为0.515785%。摘要:Harga saham adalah nilai saham di pasar yang berfluktuasi dari waktu ke waktu。数据运行情况:各部门数据运行情况、经济波动情况、统计数据、统计数据、统计数据、统计数据、统计数据。Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan harga saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk menggunakan模型ARIMA-ARCH。数据yang digunakan adalah harga saham harian dari 2 6月2020 hinga 2021年2月15日sebagai数据训练,sedangkan dari 2021年2月16日hinga 1市场2021年sebagai数据测试。自回归综合移动平均(ARIMA)模型与自回归条件异方差(ARCH)模型、自回归综合移动平均(ARIMA)模型和自回归条件异方差(ARCH)模型。Hasil penelitian menunjukkan bahwa模型yang dapat digunakan adalah ARIMA(1,1,2)-ARCH(1)。模式terbut mampu成员kan hasil peramalan yang baik dengan perolehan nilai MAPE yang相对于kecil yitu 0,515785%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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
Penerapan Model ARIMA-ARCH untuk Meramalkan Harga Saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk
Abstract– The stock price is the value of the stock in the market that fluctuates from time to time. Time series data in the financial sector generally have quite high volatility which can cause heteroscedasticity problems. This study aims to model and to predict the stock price of PT Indofood Sukses Makmur Tbk using the ARIMA-ARCH model. The data used is daily stock prices from 2nd June 2020 to 15th February 2021 as training data, while from 16th February 2021 to 1st March 2021 as testing data. ARIMA-ARCH model is a model that combines Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), which can be used to overcome the residues of the ARIMA model which are indicated to have heteroscedasticity problems. The result showed that the model that could be used was ARIMA(1,1,2)-ARCH(1). This model can provide good forecasting result with a relatively small MAPE value of 0.515785%. Abstrak– Harga saham adalah nilai saham di pasar yang berfluktuasi dari waktu ke waktu. Data runtun waktu di sektor keuangan umumnya memiliki volatilitas cukup tinggi yang dapat menyebabkan masalah heteroskedastisitas. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan harga saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk menggunakan model ARIMA-ARCH. Data yang digunakan adalah harga saham harian dari 2 Juni 2020 hingga 15 Februari 2021 sebagai data training, sedangkan dari 16 Februari 2021 hingga 1 Maret 2021 sebagai data testing. Model ARIMA-ARCH merupakan suatu model yang menggabungkan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), yang dapat digunakan untuk mengatasi residu dari model ARIMA yang terindikasi memiliki masalah heteroskedastisitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dapat digunakan adalah ARIMA(1,1,2)-ARCH(1). Model tersebut mampu memberikan hasil peramalan yang baik dengan perolehan nilai MAPE yang relatif kecil yaitu 0,515785%.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Analisis Kinerja Efisiensi Bank Komersial Go Public Serta Hubungannya Dengan Regulasi Corporate Governance dan Indikator Kebijakan Moneter Di Indonesia Pengaruh BOPO, CAR Dan NPL Terhadap ROA Pada Perbankan BUMN Periode 2015-2021 Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan Dengan Beneish Model Analisis Perbandingan Atribut Produk Antara Mac OS Monterey dengan Windows 11 Pengaruh Dana Pihak Ketiga Terhadap Laba Pada Bank BNI Syariah Periode 2011-2020
×
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