Show simple item record

dc.contributor.advisorSekti Kartika Dini, S.Si., M.Si.
dc.contributor.authorMILA PINDIANTI
dc.date.accessioned2022-08-03T03:12:50Z
dc.date.available2022-08-03T03:12:50Z
dc.date.issued2022-02-14
dc.identifier.urihttps://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/38090
dc.description.abstractSaham adalah tanda bukti penyertaan kepemilikan modal atau dana di suatu perusahaan, sementara itu indeks saham adalah pergerakan keseluruhan harga saham. Indeks saham dapat dibedakan menjadi indeks saham konvensional dan indeks saham syariah. Indeks saham konvensional atau Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) mewakili pergerakan keseluruhan saham konvensional yang ada di bursa efek yaitu sebanyak 768 saham. Kemudian, indeks saham syariah atau Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) mewakili seluruh pergerakan saham syariah sebanyak 469 saham syariah. Pada penelitian ini digunakan data return IHSG dan ISSI untuk menggambarkan keadaan volatilitas return indeks saham konvensional maupun syariah. Kedua indeks memiliki unsur heteroskedastisitas dan gambaran fluktuasi yang tinggi, sehingga analisis Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) diperlukan untuk mengatasi volatilitas data return IHSG dan ISSI. Adapun asumsi residual normalitas yang tidak terpenuhi diindikasi adanya bentuk asimetris pada residual data return, sehingga analisis dilanjutkan dengan membandingkan metode asimetris Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (EGARCH). Disamping itu, hasil pemodelan terbaik untuk memodelkan data return IHSG dan ISSI pada 01 Januari 2017 hingga 31 Oktober 2021 adalah GARCH(2,2). Kemudian, hasil pemodelan asimetris EGARCH terbaik untuk data return IHSG adalah EGARCH(1,2), untuk data return ISSI adalah EGARCH(1,1). Lalu pada hasil peramalan model GARCH dan EGARCH digunakan perbandingan nilai ukuran kesalahan MAPE. Hasil perhitungan MAPE menunjukkan bahwa peramalan model GARCH(2,2) pada data return IHSG maupun ISSI memiliki nilai MAPE yang rendah berturut-turut adalah 0.4874% dan 0.4515%. Dengan demikian, metode terbaik yang dipilih adalah model simetris GARCH.en_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectGARCHen_US
dc.subjectEGARCHen_US
dc.subjectIndeks Sahamen_US
dc.subjectReturnen_US
dc.subjectVolatilitasen_US
dc.titlePerbandingan Metode Garch Dan Egarch Dalam Analisis Volatilitas Return Indeks Saham Konvensional Dan Syariah (Studi Kasus: Harga Penutupan Ihsg Dan Issi Periode Januari 2017 Hingga Oktober 2021)en_US
dc.Identifier.NIM18611068


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record