Model Autoregressive dengan Pendekatan Conditional Maximum Likelihood Untuk Prediksi Harga Saham - Cipta Rahmadayanti; Hasbi Rabbani; Aniq Atiqi Rohmawati (Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung, 2018)
Jual beli saham merupakan salah satu bentuk investasi yang menjanjikan para investor, investasi berkaitan dengan return atau keuntungan yang didapatkan oleh suatu investor atas suatu investasi yang dilakukan terhadap saham tertentu. Untuk mendapatkan nilai return pada beberapa periode kedepan dapat dilakukan prediksi, pada dasarnya prediksi dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, namun dengan menggunakan model time series diharapkan menghasilkan prediksi yang baik karna karakteristik dari data saham merupakan data time series yang bergerak kontinu terhadap waktu. Pada penelitian ini digunakan model time series Autoregressive (AR) dengan pendekatan Conditional Maximum Likelihood untuk memprediksi nilai return serta dapat melihat pergerakan harga saham. Nilai parameter yang penting pada model Autoregressive orde 1 adalah . Hasil penaksiran parameter dengan Conditional Maximum Likelihood digunakan untuk memperoleh nilai hasil prediksi. Berdasarkan hasil analisis, model Autoregressive dengan pendekatan Conditional Maximum Likelihood adalah model yang baik untuk memprediksi return dan harga saham NASDAQ dengan RMSE sebesar 0,0002578. Berdasarkan hasil prediksi model AR(1), maka para investor dapat membuat strategi untuk berinvestasi pada indek saham NASDAQ agar dapat menghasilkan keuntungan.