%0 Generic
%A AFRIANDY , HASYA
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2023
%F eprints:70047
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%T PERAMALAN VOLATILITAS RETURN SAHAM PT BUKIT ASAM TBK  MENGGUNAKAN MODEL GLOSTEN JAGANNATHAN RUNKLE  GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL  HETEROSCEDASTICITY (GJR-GARCH)
%U http://digilib.unila.ac.id/70047/
%X Data deret waktu seringkali bersifat acak dan bervariasi, sehingga terjadi  heteroskedastisitas. Dalam setiap penelitian, selalu ada asimetri. Asimetri  biasanya terjadi karena perbedaan antara perubahan harga dan nilai volatilitas.  volatility adalah ukuran tingkat fluktuasi harga sekuritas dari waktu ke waktu. Ini  menunjukkan tingkat risiko yang terkait dengan perubahan harga sekuritas.  Sehingga pada penelitian ini digunakan model GJR - GARCH (Glosten -  Jagannathan - Runkle- Generalized Autoregressive Conditional  Heteroskedasticity) untuk mengatasi adanya respon asimetris. Model Glosten -  Jagannathan - Runkle (GJR) merupakan salah satu model deret waktu Conditional  dari model Generalized Autoregressive pengembangan Heteroskedasticity  (GARCH). Tujuan dalam penelitian ini untuk meramalkan data return penutupan  harga saham PT Bukit Asam (PTBA) Tbk. dengan menggunakan model GJR -  GARCH (1,0) dengan menghasilkan nilai peramalan harga saham yang cenderung  konstan.  Kata kunci : asimetris,heteroskedastisitas,garch,gjr-garch.      Time series data are often random and varied, resulting in heteroscedasticity. In  every research, there is always an asymmetry. The asymmetry usually occurs  because of the difference between the price change and the volatility value.  volatility is a measure of the rate of fluctuation in a security's price over time. It  shows the level of risk associated with changes in the security's price.  So in this study the GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle-Generalized  Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) model was used to overcome the  asymmetric response. The Glosten - Jagannathan - Runkle (GJR) model is one of  the Conditional time series models of the Generalized Autoregressive  Heteroskedasticity (GARCH) development model. The purpose of this research is  to predict the closing return data for the PT Bukit Asam (PTBA) Tbk stock price.  by using the GJR-GARCH model (1.0) to produce a stock price forecasting value  that tends to be constant.  Key words : asymmetric,heteroscedasticity,garch,gjr-garch.