Sifat Asimetris Model Prediksi Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (arch) Dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional (egarch)

Dara Ayu Lestari (Telkom University)
Deni Saepudin (Telkom University)
Aniq Atiqi Rohmawati (Telkom University)

eProceedings of Engineering
Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016

Volatilitas sering digunakan sebagai penanda naik atau turunnya harga saham. Oleh karena itu, dibutuhkan model prediksi volatilitas. Semakin tinggi volatilitas, maka semakin tinggi pula fluktuasi harga saham yang terjadi. Salah satu sifat volatilitas yang dapat diamati adalah asimetris, yaitu volatilitas akan lebih tinggi jika harga turun dan akan lebih rendah jika harga naik. Sifat asimetris ini berkaitan dengan sifat leverage effect. Penulisan tugas akhir ini menggunakan model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ARCH(1) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity EGARCH(1,1) untuk prediksi nilai harga saham periode berikutnya menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Pada tugas akhir ini dilakukan analisis tentang sifat asimetris pada model volatilitas Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ARCH(1) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity EGARCH(1,1). Dengan nilai RMSE EGARCH(1,1) adalah 0.015 dan ARCH(1) adalah 0.023. Hal itu menunjukan bahwa model EGARCH(1,1) lebih baik untuk memprediksi dibandingkan model ARCH(1). Kata Kunci : ARCH, EGARCH, Volatilitas, Return, Asimetris.