Pemodelan Return Saham Perbankan Menggunakan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - Elnisa Fifka Pramesti Rahma; Atika Nurani Ambarwati (Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY, 2018)
Tujuan utama investor adalah untuk mendapatkan keuntungan ataureturn dari investasi yang telah dilakukannya. Untuk mendapatkanhasil investasi yang tepat, investor perlu mengetahui kondisikeuntungan saham di masa yang akan datang. Sektor perbankan saatini masih memimpin kenaikan harga-harga saham di Bursa EfekJakarta sehingga saham perbankan banyak diburu oleh para investor.Bank Central Asia atau BCA merupakan salah satu perusahaan yangpaling banyak diminati para investor karena BCA mendudukiperingkat kedua di kawasan Asia Tenggara sebagai bankberkapitalisasi pasar terbesar. Salah satu indikator penting yang harusdi amati dalam menentukan investasi adalah volatilitas sebagaipenanda naik atau turunnya harga saham. Model ARIMA merupakansalah satu model peramalan yang digunakan dalam data deret waktu,model ARIMA ini mengasumsikan bahwa varian residual konstan.Volatilitas yang tinggi dapat menyebabkan nilai varian yang berubahsehingga memungkinkan terjadinya heteroskedastisitas. Model ARIMAtidak dapat mengatasi masalah heteroskedastisitas pada residual datasehingga model yang dapat digunakan adalah model AutoregressiveConditional Heteroscedasticity (ARCH) atau GeneralizedAutoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Data yangdigunakan dalam penelitian ini adalah data return harga sahamperbankan pada periode 19 Mei 2014 sampai 25 September 2017. Darihasil analisis, model yang terbentuk ARIMA (19,0,19) GARCH (1,1)adalah model yang terbaik karena memiliki nilai AIC terendah darimodel lainnya yaitu sebesar -5,987576.