PENERAPAN MODEL GARCH (GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY) DALAM MENGHITUNG NILAI BETA SAHAM INDEKS PEFINDO25

Febrifke Adria Kanal, Tohap Manurung, Jantje D Prang

Abstract


PENERAPAN MODEL GARCH (GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY) DALAM MENGHITUNG NILAI BETA SAHAM INDEKS PEFINDO25

ABSTRAK

Saat ini banyak orang yang berfikir untuk berinvestasi. Investasi adalah kegiatan yang mempunyai dua hasil, yaitu positif (return) dan negatif (risiko). Risiko saham khususnya risiko sistematik merupakan salah satu informasi penting yang dibutuhkan investor dalam melakukan investasi. Risiko sistematik dapat diukur dengan beta. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi nilai beta saham dengan menggunakan model GARCH. Penelitian dilakukan di Universitas Sam Ratulangi dan berlangsung selama 4 bulan sejak November 2017 sampai maret 2018. Data yang digunakan adalah data closing price  harian saham periode 1 Agustus 2016 – 31 Juli 2017. Model GARCH yang dipakai adalah GARCH(1,1) untuk ARNA, GARCH(1, 1) untuk SMSM, dan GARCH(1,4) untuk TOTL. Nilai beta yang diperoleh yaitu untuk ARNA,  untuk SMSM dan  untuk TOTL.

Kata Kunci :  Saham, GARCH, Beta.

 

APPLICATION OF GARCH ( GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY ) MODEL  IN CALCULATING BETA VALUE OF STOCK INDEX PEFINDO25

ABSTRACT

In this time many peoples are thinking to make an investation. Investment is an activity that has two results, a positive result (return) and a negative result (risk). Stock risk, especially systematic risk is one of the important information that investors need to know in investing. Systematic risk can be measured with beta. This study aims to estimate the value of beta stock by using GARCH model. This study was conducted at Sam Ratulangi University and lasted for 4 months since November 2017 until March 2018. The data used is the daily closing price on period 1 August 2016 – 31 July 2017. GARCH model used is GARCH (1, 1) for ARNA, GARCH (1, 1) for SMSM, GARCH (1,4) for TOTL. Beta values obtained are ARNA,     for SMSM dan  for TOTL.

Keywords  :  Stock, GARCH, Beta.


Full Text:

PDF

References


Bollerslev, T. 1986. Generalized Auto- regressive Conditional Hetero- scedasticity. Journal of Econo- metrics. 31: 3007 – 327.

Dickey, David., and W. Fuller. 1979. Distribution of Estimators for Autoregressive Time Series With an Unit Root. Journal of The American Statistical Asociation. 74 : 366.

Enders, W. 1995. Applied Econometric Time Series. John Wiley and Sons Inc, New York.

Gujarati, D., dan D. C. Porter. 2010. Dasar – Dasar Ekonometrika. Salemba Empat, Jakarta.

Hanafi, M. M. 2009. Manajemen Keuangan. BPFE, Yogyakarta.

Hanke, J. E. dan Wichern, D. 2005. Bu- ssines Forecasting 8 Edition. Pearson Prentince Hall. New Jersey.

Husnan, Suad. 2001. Dasar–Dasar Teori Portofolio dan Analisis Investasi. UUP AMP YKPN, Yogyakarta.

Jogyanto, H. 2013. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Kedel- apan. BPFE, Yogyakarta.

Tsay, R. S. 2005. Analysis of Financial Time Series. Second Edition. John Wiley and Sons Inc, New York.




DOI: https://doi.org/10.35799/jis.18.2.2018.19732

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




         

      

My Visitors:

COPYRIGHT NOTICE: Copyright Holder in Jurnal Ilmias Sains is The Author

LICENSE: (CC-BY-NC)