Seminar Hasil. Disusun oleh: Inayatus Sholichah. Dosen Pembimbing: Dra. Destri Susilaningrum, M.Si Dr. Suhartono, M.Sc

dokumen-dokumen yang mirip
PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

BAB I PENDAHULUAN. untuk menjual, menahan, atau membeli saham dengan menggunakan indeks

Analisis Harga Saham Properti di Indonesia menggunakan metode GARCH

Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH

BAB I PENDAHULUAN. diantaranya surat utang (obligasi), ekuiti (saham), reksa dana, dan instrumen

ABSTRAK. Kunci : Return Saham, Pasar Efisien, ARIMA. Universitas Kristen Maranatha

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. tukar uang tersebut dinamakan kurs atau exchange rate. uang tersebut merupakan salah satu aset finansial yang dapat mendorong

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

I. PENDAHULUAN. Investasi pada umumnya dapat dikelompokkan dalam dua golongan

PADA PORTOFOLIO SAHAM

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH. Retno Hestiningtyas dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNS

BAB I PENDAHULUAN. Telah banyak dilakukan penelitian tentang return saham dan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif yang didasarkan atas survey

BAB I PENDAHULUAN. memberikan informasi tentang rata-rata bersyarat pada Y

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PERAMALAN VOLATILITAS MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK HARGA SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN VOLATILITAS ARCH-GARCH DALAM KELOMPOK SAHAM LQ 45 ABSTRACT

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. penting dalam proses pengambilan keputusan di suatu instansi. Untuk melakukan

PENENTUAN VALUE AT RISK

PT Telekomunikasi Indonesia Tbk. PT Indosat Tbk. PT XL Axiata Tbk. PT Bakrie Telecom Tbk. PT Smartfren Telecom Tbk.

PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR

Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan Metode ARCH-GARCH

III. METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif. Menurut Silalahi dalam Eliyawati (2012) penelitian kuantitatif yaitu

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam rangka mengembangkan pasar modal syariah, PT. Bursa Efek Jakarta

BAB I PENDAHULUAN. Peramalan merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini berkembang pesat.

BAB I PENDAHULUAN. perusahaan (pihak yang membutuhkan dana) melalui penjualan saham, obligasi,

Disusun oleh : Nur Musrifah Rohmaningsih Skripsi. Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar

BAB I PENDAHULUAN. satu sumber tetap yang terjadi berdasarkan waktu t secara berurutan dan dengan

PEMODELAN RETURN SAHAM PERBANKAN MENGGUNAKAN EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

IV. METODE PENELITIAN

SKRIPSI. Disusun Oleh : OKTAFIANI WIDYA NINGRUM

I. PENDAHULUAN. Investasi saham sebagai salah satu alternatif investasi bagi investor sudah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. keuntungan atau coumpouding. Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa

SKRIPSI. Disusun Oleh: Aditya Wisnu Broto J2E

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu ln return, volatilitas, data runtun waktu, kestasioneran, uji

MENGGUNAKAN METODE GARCH ASIMETRIS

PENGGUNAAN METODE VaR (Value at Risk) DALAM ANALISIS RESIKO INVESTASI SAHAM PT. TELKOM DENGAN PENDEKATAN MODEL GARCH-M

Analisis Volatilitas Lima Saham Berbeda Sektor pada Indeks Kompas100 dengan Metode ARCH-GARCH

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

LULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI

3 Kesimpulan. 4 Daftar Pustaka

I. PENDAHULUAN. Pasar modal berfungsi sebagai lembaga perantara (intermediaries). Karena

BAB II LANDASAN TEORI. nonstasioneritas, Autocorrelation Function (ACF) dan Parsial Autocorrelation

BAB III METODE PENELITIAN

INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) (Studi Kasus pada Return Kurs Rupiah terhadap Dollar Australia)

PENERAPAN MODEL EGARCH-M DALAM PERAMALAN NILAI HARGA SAHAM DAN PENGUKURAN VALUE AT RISK (VAR)

BAB I PENDAHULUAN. Perilaku dari harga suatu aset finansial dapat dilihat dari dua parameter,

MODEL DINAMIS PREDIKSI HARGA SAHAM PERUSAHAAN DI BURSA EFEK INDONESIA (STUDI KASUS SEKTOR PERTANIAN, SEKTOR PERTAMBANGAN, DAN SEKTOR INDUSTRI DASAR)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM PT. TELKOM DENGAN METODE ARCH - GARCH

MENAKSIR VALUE AT RISK (VAR) PORTOFOLIO PADA INDEKS SAHAM DENGAN METODE PENDUGA VOLATILITAS GARCH

MODEL GARCH (GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY) UNTUK PREDIKSI DAN AKURASI HARGA SAHAM MASA DEPAN

UNNES Journal of Mathematics

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman Online di:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Esti Pertiwi, 2013

Investasi saham sebagai salah satu altematif investasi bagi investor sudah

PEMODELAN RETURN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (TGARCH)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

Metode Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Eksplorasi data. Identifikasi model ARCH

BAB IV PEMBAHASAN. dengan yang digunakan untuk menghitung IHSG yaitu berdasarkan indeks yang

Metode Peramalan dengan Menggunakan Model Volatilitas Asymmetric Power ARCH (APARCH)

Pemodelan dan Peramalan Penutupan Harga Saham Harian Jakarta Islamic Index Model Garch

PEMODELAN NEURO-GARCH PADA RETURN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA

III. METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman Online di:

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. dana yang diharapkan pada masa depan, juga dapat mendatangkan keuntungan.

BAB VI PENUTUP. diambil dari hasil penelitian ini adalah:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

III. METODE PENELITIAN. untuk secara langsung menjelaskan hubungan sebab akibat (non causality

BAB III PEMBAHASAN. goal programming dan lexicographic goal programming pada empat saham yang

: Amelia Pujaastuti Npm : Jurusan : Manajemen Pembimbing : Dr. Ati Harmoni, SSi., MM

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA NILAI TUKAR MATA UANG DOLLAR AMERIKA TERHADAP YEN JEPANG DAN EURO TERHADAP DOLLAR AMERIKA DALAM ARCH, GARCH DAN TARCH

BAB IV METODE PENELITIAN

II. LANDASAN TEORI. Pasar modal syariah adalah pasar modal yang dijalankan dengan prinsip prinsip

OPTIMALISASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTFOLIO (MVEP) (Studi Kasus: Saham-Saham LQ45)

Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan Metode Single Indeks Saham. Presented By : Slamet Hidayatulloh

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PERBANDINGAN PENDEKATAN GENERALIZED EXTREME VALUE DAN GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION UNTUK PERHITUNGAN VALUE AT RISK PADA PORTOFOLIO SAHAM

BAB 1 PENDAHULUAN. Tabel 1.1 Perusahaan yang terus berada pada indeks LQ45 periode

BAB I PENDAHULUAN. sebagai sarana pendanaan usaha bagi perusahaan go public. Dana ini digunakan. salah satu sumber dana utama dalam suatu bisnis.

MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA SAHAM

BAB I PENDAHULUAN. keunggulan kompetitif yang baik. Pengelolaan perusahaan yang baik dapat

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di:

BAB I PENDAHULUAN. 1.2 Latar Belakang Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. kuantitatif. Menurut Kuncoro (2013: 145). Data kuantitatif adalah data yang

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

Transkripsi:

Seminar Hasil Analisis Volatilitas dan Value at Risk pada Saham Blue Chip dengan Metode ARCH- GARCH. Disusun oleh: Inayatus Sholichah Dosen Pembimbing: Dra. Destri Susilaningrum, M.Si Dr. Suhartono, M.Sc Jumat, 10 Januari 2013 (Lantai 4) 1

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Maraknya kabar ketidakstabilan perekonomian Indonesia Rumusan Masalah Naiknya inflasi, Turunnya nilai mata uang Rupiah sehingga mempengaruhi kemakmuran Tujuan Penelitian Perlunya berinvestasi Manfaat Penelitian Batasan Masalah Investasi Riil PASAR MODAL Investasi Finansial 415 perusahaan Total transaksi selama tahun 2010 sebesar Rp 1.249,27 triliun atau sekitar 5,12 triliun setiap hari Suara Karya (25 Desember 2010) 2

Latar Belakang Salah satu bentuk investasi finansial yang dikenal adalah saham. Saham adalah tanda bukti penyertaan kepemilikan modal/dana pada suatu perusahaan. Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Batasan Masalah 1 2 3 (Fahmi, 2013) Indeks Harga Saham Gabungan Kompas 100 Indeks LQ 45, dll Volatilitas dari saham Blue chips mengalami fluktuasi akibat dampak dari pasar saham domestik sejak Mei lalu. (Iman & Susilo, 2013) Unggulan 3

Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Keuntungan Resiko Manfaat Penelitian Batasan Masalah Volatilitas Memprediksi Resiko Value at Risk 4

Volatilitas Model ARCH- GARCH Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Iskandar (2006) Analisis Resiko Investasi Saham Agribisnis Rokok dengan Pendekatan ARCH-GARCH Penelitian sebelumnya Nastiti (2010) Analisis Volatilitas Saham Go public dengan Metode ARCH-GARCH Manfaat Penelitian Batasan Masalah Laila (2010) Analisis Volatilitas Saham Kelompok Jakarta Islam Index (JII) dengan Pendekatan ARCH- GARCH 5 Nainggolan (2010) ARCH/GARCH Volatility untuk Perhitungan Value at Risk tiga saham Emiten Penghasil CPO

Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Batasan Masalah Apakah karakteristik pada saham Blue chip bersifat homoskedastisitas atau heteroskedastisitas? Bagaimana hasil permodelan volatilitas dan perhitungan resiko saham Blue chip dengan menggunakan model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)? 6

Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Batasan Masalah Mengetahui karakteristik pada saham Blue chip bersifat homoskedastisitas atau heteroskedastisitas. Mengetahui hasil permodelan volatilitas yang terbaik dan perhitungan resiko saham Blue chip dengan menggunakan model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH). 7

Manfaat Penelitian Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Batasan Masalah Memberikan saran dan masukan yang positif bagi investor dan calon investor saham Blue chip. Batasan Masalah Penelitian ini dibatasi hanya pada saham yang terdapat pada daftar saham Blue chip yang baru tedaftar pada Juli 2013 yaitu saham PT. Charoen Pokphand Tbk (CPIN), PT. JAPFA Comfeed Indonesia Tbk (JPFA), PT. Jasa Marga (Persero) Tbk (JSMR), PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR), dan PT. Media Nusantara Citra Tbk (MNCN) dengan data historical harian mulai Oktober 2012 sampai Oktober 2013. 8

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Secara umum, model ARIMA reguler (tanpa pola musiman) memiliki model matematis sebagai berikut. Dimana dan Serta merupakan differencing non musiman pada orde ke d. Persamaan tersebut juga dapat ditulis sebagai ARIMA (p,d,q). (Wei, 2006). 9

ARCH-GARCH Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) Secara spesifik, sebuah model ARCH (m) memiliki fungsi. merupakan variabel random yang independen dan identik dengan mean nol dan variance 1, > 0, 0 untuk i > 0. (Tsay, 2002). 10

ARCH-GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) Dalam model GARCH, diasumsikan bahwa mean model mengikuti model ARIMA. Misal at = rt μt dan at mengikuti bentuk GARCH (m,s) jika merupakan variabel random yang independen dan identik dengan mean nol dan variance 1, > 0, 0 dan 0 untuk i > 0 serta (Tsay, 2002). 11

Uji Lagrange Multiplier Dengan hipotesis awal adalah ragam sisaan heterogen tidak bersyarat (tidak terdapat proses ARCH). Uji Lagrange Multiplier dirumuskan sebagai berikut N adalah banyak pengamatan dan R kuadrat adalah besarnya kontribusi keragaman sisaan yang dapat dijelaskan data deret waktu sebelumnya. Lagrange Multiplier mengikuti sebaran dengan derajat bebas sebesar q (banyaknya periode waktu sebelumnya yang mempengaruhi data sekarang). (Tsay, 2002). 12

Value at Risk Definisi Value at risk (VaR) dari suatu saham adalah ringkasan peluang kerugian maksimum selama periode waktu tertentu. Secara matematis VaR dapat didefinisikan sebagai berikut: Keterangan: VaR : Besarnya resiko : Peramalan volatilitas waktu ke t+1 b : Periode kepemilikan saham : Titik kritis tabel Z W : Besarnya investasi (Rupiah) (Tsay, 2002). 13

Return Saham Return adalah keuntungan yang diperoleh oleh perusahaan, individu, dan institusi dari hasil kebijakan investasi yang dilakukannya. Secara matematis perhitungannya seperti berikut: Dimana Pt adalah harga penutupan saham pada periode ke t sedangkan Pt-1 adalah harga penutupan saham pada periode ke t-1 (Tsay, 2002). 14

BAB 3 METODOLOGI Sumber Data Variabel Penelitian Langkah-langkah Data sekunder dari website www.finance.yahoo.com. Data yang digunakan adalah data penutupan lima saham yaitu PT. Charoen Pokphand Tbk (CPIN), PT. JAPFA Comfeed Indonesia Tbk (JPFA), PT. Jasa Marga (Persero) Tbk (JSMR), PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR), dan PT. Media Nusantara Citra Tbk (MNCN). Periode yang diambil adalah data harian penutupan harga saham mulai Oktober 2012 sampai Oktober 2013. 15

Sumber Data Variabel Penelitian Langkah-langkah Variabel penelitian merupakan harga penutupan saham yang selanjutnya dihitung masing masing nilai return dari saham yaitu PT. Charoen Pokphand Tbk (CPIN), PT. JAPFA Comfeed Indonesia Tbk (JPFA), PT. Jasa Marga (Persero) Tbk (JSMR), PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR), dan PT. Media Nusantara Citra Tbk (MNCN). 16

Sumber Data Variabel Penelitian Langkah-langkah 17