Volatilitas Return Indeks Saham Internasional Berdasarkan Model GJR-GARCH(1,1) - Panjaitan, Lam P.; Nugroho, Didit Budi; Sassongko, Leopoldus Ricky (Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya, 2019)
Studi ini memberikan perbandingan kinerja antara model GARCH(1,1) dan model GJR-GARCH(1,1) yang mengasumsikan return error berdistribusi normal. Perbandingan tersebut berdasarkan pada data simulasi dan data riil. Data simulai merupakan data returns yang dibangkitkan berdasarkan model GJR-GARCH(1,1) sebanyak 1000 kali, sedangkan data riil yang indeks saham digunakan dalam studi ini adalah Dow Jones Industrial Average (DJIA), Standard and Poors 500 (S&P 500), dan S&P CNX Nifty untuk periode harian dari Januari 2000 sampai Desember 2017. Studi ini juga menguji kemampuan Solver Excel dalam mengestimasi kedua model. Studi ini diawali dengan mengestimasi model yang diperhatikan menggunakan metode GRG Non-Linier di Solver Excel dan menemukan bahwa Solver Excel merupakan alat estimasi yang handal meskipun pada kasus tertentu menghasilkan estimasi yang tidak sesuai dengan kendala model. Pada hasil data simulasi model GJR-GARCH(1,1) memberikan pencocokan yang lebih baik dari model GARCH(1,1) dan pada hasil data riil menunjukan bahwa model GJR-GARCH(1,1) menyediakan pencocokan lebih baik daripada model GARCH(1,1).