PENDUGAAN PARAMETER MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DENGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION

HIJRIATI AISHA , PUTRI (2023) PENDUGAAN PARAMETER MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DENGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK.pdf Download (275Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (2309Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN.pdf Download (2272Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Model GARCH adalah suatu model yang dapat mengatasi unsur heteroskedastisitas pada data. Model GARCH dikembangkan untuk menghindari orde yang terlalu tinggi pada model ARCH dengan memilih model yang lebih sederhana. Tujuan dari penelitian ini adalah menduga parameter dari Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) (3,0) dengan metode Maximum Likelihood Estimation serta meramalkan harga saham PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk dengan model GARCH. Parameter yang diduga dengan metode Maximum Likelihood Estimation yaitu

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	2301169204 . Digilib
Date Deposited:	20 Jul 2023 08:52
Terakhir diubah:	20 Jul 2023 08:55
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/73560

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir