非对称幂拱模型与阈值 Garch 在预测英镑对印尼盾汇率中的比较

Nurkhairo Hidayati
{"title":"非对称幂拱模型与阈值 Garch 在预测英镑对印尼盾汇率中的比较","authors":"Nurkhairo Hidayati","doi":"10.26740/mathunesa.v12n1.p11-20","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pada umumnya, data pergerakan kurs memiliki volatilitas yang tidak konstan di setiap titik waktunya, sehingga variance residual nya selalu berubah. Kondisi ini bersifat asimetris terhadap volatilitas, maka dibutuhkan model yang dapat menanggulangi keadaan seperti ini. Model ARCH/GARCH digunakan untuk pemodelan volatilitas residual yang sering terjadi pada data keuangan. Namun, penggunaan model ARCH/GARCH pada data keuangan masih terdapat kelemahan karena memiliki asumsi bahwa semua efek guncangan pada volatilitas mempunyai distribusi yang simetris. Terdapat model perkembangan dari model ARCH/GARCH yaitu diantaranya model Asymmetric Power ARCH(APARCH) dan Model Threshold GARCH (TGARCH) yang dikembangkan untuk dapat memodelkan efek keasimetrisan pada volatilitas. Tujuan dari penelitian ini yaitu memodelkan data kurs Poundsterling (GBP) terhadap Rupiah (IDR) dengan model APARCH dan TGARCH, menetukan model terbaik dengan membandingan evaluasi model terbaik dari masing-masing model keduanya, dan meramalkan kurs GBP terhadap IDR dengan menggunakan hasil evaluasi model terbaik. Data yang digunakan berupa data kurs GBP terhadap IDR dengan periode mingguan dimulai dari 1 Januari 2017 hingga 15 Januari 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mean model yang digunakan yaitu ARIMA(0,1,1) dan terdapat dua model terpilih yang didapatkan kemudian keduanya dibandingkan berdasarkan nilai BIC terkecil dan didapatkan model APARCH(2,1) sebagai model yang lebih baik dibandingkan model TGARCH(1,1). Hasil dari peramalan dengan menggunakan model APARCH(2,1) untuk dua belas periode kedepan dengan nilai MAPE sebesar  4.46977%. \nKata Kunci: APARCH, Asimetris, Kurs, TGARCH, Volatilitas.","PeriodicalId":516694,"journal":{"name":"MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika","volume":"45 6","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"PERBANDINGAN MODEL ASYMMETRIC POWER ARCH DENGAN THRESHOLD GARCH DALAM PERAMALAN KURS POUNDSTERLING TERHADAP KURS RUPIAH\",\"authors\":\"Nurkhairo Hidayati\",\"doi\":\"10.26740/mathunesa.v12n1.p11-20\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Pada umumnya, data pergerakan kurs memiliki volatilitas yang tidak konstan di setiap titik waktunya, sehingga variance residual nya selalu berubah. Kondisi ini bersifat asimetris terhadap volatilitas, maka dibutuhkan model yang dapat menanggulangi keadaan seperti ini. Model ARCH/GARCH digunakan untuk pemodelan volatilitas residual yang sering terjadi pada data keuangan. Namun, penggunaan model ARCH/GARCH pada data keuangan masih terdapat kelemahan karena memiliki asumsi bahwa semua efek guncangan pada volatilitas mempunyai distribusi yang simetris. Terdapat model perkembangan dari model ARCH/GARCH yaitu diantaranya model Asymmetric Power ARCH(APARCH) dan Model Threshold GARCH (TGARCH) yang dikembangkan untuk dapat memodelkan efek keasimetrisan pada volatilitas. Tujuan dari penelitian ini yaitu memodelkan data kurs Poundsterling (GBP) terhadap Rupiah (IDR) dengan model APARCH dan TGARCH, menetukan model terbaik dengan membandingan evaluasi model terbaik dari masing-masing model keduanya, dan meramalkan kurs GBP terhadap IDR dengan menggunakan hasil evaluasi model terbaik. Data yang digunakan berupa data kurs GBP terhadap IDR dengan periode mingguan dimulai dari 1 Januari 2017 hingga 15 Januari 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mean model yang digunakan yaitu ARIMA(0,1,1) dan terdapat dua model terpilih yang didapatkan kemudian keduanya dibandingkan berdasarkan nilai BIC terkecil dan didapatkan model APARCH(2,1) sebagai model yang lebih baik dibandingkan model TGARCH(1,1). Hasil dari peramalan dengan menggunakan model APARCH(2,1) untuk dua belas periode kedepan dengan nilai MAPE sebesar  4.46977%. \\nKata Kunci: APARCH, Asimetris, Kurs, TGARCH, Volatilitas.\",\"PeriodicalId\":516694,\"journal\":{\"name\":\"MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika\",\"volume\":\"45 6\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-01-10\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v12n1.p11-20\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26740/mathunesa.v12n1.p11-20","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

一般来说,汇率变动数据的波动性并不是在每个时间点都是恒定的,因此残差总是在变 化。这种情况与波动率是不对称的,因此需要一个能克服这种情况的模型。ARCH/GARCH 模型可用于模拟金融数据中经常出现的残差波动。然而,ARCH/GARCH 模型在金融数据中的应用仍然存在缺陷,因为它假定所有冲击对波动率的影响都是对称分布的。ARCH/GARCH 模型还有一些发展模型,包括非对称幂 ARCH(APARCH)模型和阈值 GARCH(TGARCH)模型。本研究的目的是利用 APARCH 模型和 TGARCH 模型对英镑(GBP)兑印尼盾(IDR)的汇率数据进行建模,通过比较两个模型的最佳模型评估结果确定最佳模型,并利用最佳模型评估结果预测英镑兑印尼盾的汇率。所使用的数据是英镑兑印度卢比汇率数据,每周从 2017 年 1 月 1 日开始至 2023 年 1 月 15 日结束。结果显示,所使用的平均模型为 ARIMA(0,1,1),并有两个选定模型,然后根据最小 BIC 值对两者进行比较,得出 APARCH(2,1)模型优于 TGARCH(1,1)模型。使用 APARCH (2,1) 模型对未来 12 个时期进行预测的结果显示,MAPE 值为 4.46977%。关键词APARCH、非对称、汇率、TGARCH、波动性。
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
PERBANDINGAN MODEL ASYMMETRIC POWER ARCH DENGAN THRESHOLD GARCH DALAM PERAMALAN KURS POUNDSTERLING TERHADAP KURS RUPIAH
Pada umumnya, data pergerakan kurs memiliki volatilitas yang tidak konstan di setiap titik waktunya, sehingga variance residual nya selalu berubah. Kondisi ini bersifat asimetris terhadap volatilitas, maka dibutuhkan model yang dapat menanggulangi keadaan seperti ini. Model ARCH/GARCH digunakan untuk pemodelan volatilitas residual yang sering terjadi pada data keuangan. Namun, penggunaan model ARCH/GARCH pada data keuangan masih terdapat kelemahan karena memiliki asumsi bahwa semua efek guncangan pada volatilitas mempunyai distribusi yang simetris. Terdapat model perkembangan dari model ARCH/GARCH yaitu diantaranya model Asymmetric Power ARCH(APARCH) dan Model Threshold GARCH (TGARCH) yang dikembangkan untuk dapat memodelkan efek keasimetrisan pada volatilitas. Tujuan dari penelitian ini yaitu memodelkan data kurs Poundsterling (GBP) terhadap Rupiah (IDR) dengan model APARCH dan TGARCH, menetukan model terbaik dengan membandingan evaluasi model terbaik dari masing-masing model keduanya, dan meramalkan kurs GBP terhadap IDR dengan menggunakan hasil evaluasi model terbaik. Data yang digunakan berupa data kurs GBP terhadap IDR dengan periode mingguan dimulai dari 1 Januari 2017 hingga 15 Januari 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mean model yang digunakan yaitu ARIMA(0,1,1) dan terdapat dua model terpilih yang didapatkan kemudian keduanya dibandingkan berdasarkan nilai BIC terkecil dan didapatkan model APARCH(2,1) sebagai model yang lebih baik dibandingkan model TGARCH(1,1). Hasil dari peramalan dengan menggunakan model APARCH(2,1) untuk dua belas periode kedepan dengan nilai MAPE sebesar  4.46977%. Kata Kunci: APARCH, Asimetris, Kurs, TGARCH, Volatilitas.
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
PENERAPAN ALGORITMA STUDENT PSYCHOLOGY BASED OPTIMIZATION (SPBO) PADA OPEN VEHICLE ROUTING PROBLEM (OVRP) IMPLEMENTASI DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING DAN K-MEANS DALAM KLASIFIKASI JENIS IKAN LAUT BERDASARKAN CORAK TUBUH PENAMBAHAN METODE NEURAL NETWORK DALAM PEMODELAN GSTAR-SUR UNTUK MENGATASI KASUS NON LINIER PADA PERAMALAN DATA CURAH HUJAN Peramalan PDRB PERAMALAN PDRB DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN MODEL ARIMAX DENGAN VARIABElL EKSOGEN EKSPOR-IMPOR OPTIMASI PERSEDIAAN BAHAN BAKU DAN PRODUKSI USAHA GANEPO PUTRI YOSE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZER
×
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