MODEL MATEMATIK UNTUK MENENTUKAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA - Siana Halim; Shirley Adelia; Jani Rahardjo (Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri, 1999)
The main objective of this paper is to estimate parameters in the heteroskedasticity models, particularly in Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity - ARCH(1) and Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity- GARCH(1,1). These models will be used to fit, to forecast and to update the volatility of Rupiah Vs US.Dollar rate. In order to get the estimation of fitting and updating parameters of ARCH(1) and GARCH(1,1), here will be used iterative method which is derived from the standard maximum likelihood estimation and the initial values are taken from the result of Yule Walker Estimation. The updating parameters will be estimated by using the approach of ARIMA(p,d,q) updating parameters models. The heteroskedasticity models will give a good fitting even a good forecast in near stasioner condition, however this models can not detect the jump that can be happend due to the changes of political situation that happend in Indonesia. Abstract in Bahasa Indonesia : Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menentukan nilai estimasi pada parameter-parameter yang terdapat pada model-model heteroskedastik, khususnya dalam Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity - ARCH(1) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity- GARCH(1,1). Model-model ini akan digunakan untuk menentukan, meramalkan dan memperbaharui nilai parameter dari nilai tukar mata uang Rupiah terhadap Dollar Amerika. Nilai estimasi pada model ARCH(1) dan GARCH(1,1) diperoleh dengan metode iteratif yang diturunkan dari estimasi maksimum likelihood baku dan nilai awalnya didapat dari pendekatan Yule Walker. Penentuan nilai parameter yang diperbaharui akan diestimasi dengan menggunakan pendekatan model ARIMA(p,d,q). Model-model heteroskedastik memberikan nilai pendekatan nilai tukar yang baik bahkan memberikan nilai peramalan yang baik pula, namun demikian model ini belum dapat mendeteksi terjadinya loncatan yang terjadi yang diakibatkan oleh perubahan situasi politik di Indonesia. Kata kunci: ARCH, GARCH, YWE, MLE, Heteroskedasticity