Estimasi Risiko Investasi Saham di Sektor Keuangan Menggunakan Metode ARCH-GARCH

Aprilia, Ayu Enitasari (2017) Estimasi Risiko Investasi Saham di Sektor Keuangan Menggunakan Metode ARCH-GARCH. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of AYU TA.pdf]
Preview
Text
AYU TA.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Dalam berinvestasi, tentunya seorang investor tidak hanya memikirkan besarnya return saja melainkan juga harus emikirkan besar risiko yang diterima. Adanya risiko dalam berinvestasi saham, menuntut investor untuk melakukan analisis terhadap berbagai saham sesuai dengan kondisi terkini. Keberhasilan investor dalam melakukan investasi ditentukan oleh keahlian investor tersebut dalam mengestimasi dan mengelola risiko.
Salah satu cara untuk mengestimasi risiko adalah dengan menggunakan Value at Risk (VaR). VaR memiliki hubungan erat dengan model ARCH-GARCH, yang sering digunakan jika terjadi heteroskedastisitas pada data log return. Dari analisis data log return yang dilakukan, model mean yang sesuai untuk saham Bank Central Asia Tbk (BBCA) adalah ARMA([3],[3,32]) dan modelvariannya adalah ARCH(1). Sedangkan untuk saham Bank Negara Indonesia Tbk (BBNI) model mean yang sesuai adalah ARMA([1],[28]) dan model variannya adalah ARCH(3). Perhitungan estimasi risiko dengan menggunakan simulasi Monte Carlo pada saham BBCA menghasilkan nilai risiko sebesar Rp. 21.181.676,00 sedangkan untuk sahamBBNI adalah Rp. 13.165.936,00.

==========================================================================

In investing not only think about the magnitude of return, but also have to think much risk are obtained. So the risk estimation becomes very important to do.
One way to estimation of risk is using Value at Risk (VaR). If the log return data is data type that has a heteroscedastic so one way to modeling the log return data is using the Autoregressive Conditionl Heteroscedastic (ARCH) and GeneralizedAutoregressive Conditionl Heteroscedastic (GARCH). From the analysis undertaken, mean that the model is appropriate for BBCA ARMA ([3],[3,32]) and the method of its variants is ARCH(1). As for BBNI models corresponding to the mean BBNI is ARMA ([1],[28]) and the method of its variants is ARCH (3). For an Rp 100.000.000,00 investment, risk value for BBCA is Rp. 21.181.676,00 while risk value for BBNI is Rp. 13.165.936,00.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: ARMA, ARCH-GARCH,log return, Value at Risk
Subjects: Q Science
Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Ayu Enitasari Aprilia
Date Deposited: 08 Dec 2017 03:39
Last Modified: 06 Mar 2019 03:54
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/47059

Actions (login required)

View Item View Item