PERAMALAN VOLATILITAS DATA RETURN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR DENGAN METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH)

Beni Darmawan, 1517031153 (2019) PERAMALAN VOLATILITAS DATA RETURN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR DENGAN METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH). FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (56Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (5Mb)
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (5Mb) | Preview

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

The purpose of this study is to apply one of the ARCH / GARCH models, namely Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (IGARCH) in predicting volatility in returning data on the Rupiah Rate against the US Dollar for the next five periods. In time series data, sometimes the behaviour of variance of the time series data are not constant or heteroschedasticity. One of the models to deal with this tipe of problem, we can use IGARCH model. IGARCH model can be used to forecast volatility. Based on the results of the analysis obtained the best model is MA ([24]) IGARCH (3.2) and with the results of the variance forecast obtained volatility for the next five periods which indicates that high volatility cannot be used. However, the estimated level of use of the IGARCH(3,2) model is relatively low. Keywords: Heteroschedasticity, Volatility, IGARCH Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan salah satu model ARCH/GARCH yaitu Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (IGARCH) dalam meramalkan volatilitas pada data return Kurs Rupiah terhadap US Dollar untuk lima periode ke depan. Didalam data time series, terkadang didapat varians yang tidak konstan atau heteroschedasticity. Salah satu model untuk menyelesaikan kondisi ini adalah model IGARCH. Model IGARCH dapat digunakan untuk meramalkan volatilitas. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa model terbaik adalah MA([24]) IGARCH(3,2) dan dengan mengakarkan hasil ramalan variansnya diperoleh volatilitas untuk lima periode kedepan yang menunjukan bahwa tidak terjadi volatilitas tinggi. Akan tetapi tingkat peramalan menggunakan model IGARCH relatif rendah. Kata Kunci : Heteroskedastisitas, Volatilitas, IGARCH

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	UPT . Meda Sulistiana
Date Deposited:	13 Apr 2022 03:58
Terakhir diubah:	13 Apr 2022 03:58
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59255

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir