Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi
Nursalam -
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PEMODELAN EKSPONENTIAL GARCH (Aplikasi Pada Data Index Nasdaq Composite) Nursalam -
Teknosains Vol 5 No 2 (2011): JULI
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/teknosains.v5i2.168

Abstract

Kondisi perekonomian suatu negara dapat mengalami suatu fluktuasi dari tahun ke tahun yang dipengaruhi oleh faktor internal maupun faktor eksternal perekonomian itu sendiri, sehingga ketidakstabilan yang dirasakan dapat mem-pengaruhi perilaku para pasar modal dalam menganalisis dan memprediksi pen-dapatannya. Data Time series khususnya pada kasus data bursa saham, data keuangan, dan data ekonomi, umumnya mempunyai model tertentu karena adanya suatu kondisi heteroskedastisitas, hal ini disebabkan adanya sifat volatilitas dalam datanya. Salah satu model yang sesuai untuk mengatasi masalah tersebut adalah model ARCH-GARCH. Namun dalam kenyataanya model ARCH-GARCH tersebut tidak mampu mendeteksi pergerakan fluktuasi harga saham yang naik turun sehingga ada kesulitan bagi seorang investor untuk melakukan tindakan membeli atau menjual terhadap suatu saham. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka akan digunakan model EGARCH yang merupakan perluasan dari model GARCH. Model EGARCH selain memperhatikan tinggi rendahnya fluktuasi dari return juga dapat mendeteksi nilai positif-negatif dari return. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa pemodelan data dengan memperhatikan fluktuasi yang bernilai positif-negatif dan tinggi-rendah menghasilkan model yang lebih baik dibandingkan dengan model yang memperhatikan fluktuasi yang tinngi-rendah. 
Co-Authors