Stock Price Modelling Using ARIMA-GARCH Model
Teks penuh
Gambar
Garis besar
Dokumen terkait
ARIMA sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek, yang tidak membentuk suatu model struktural baik itu persamaan tunggal atau simultan yang bebasis kepada teori
Bagaimana penerapan analisis beserta pemodelan metode ARIMA dalam peramalan beban listrik jangka pendek dengan data pemakaian beban listrik ( electrical load ) saat
Tujuan dari penelitian ini adalah dapat mengaplikasikan metode ARIMA dalam meramalkan beban harian listrik jangka pendek yang akurat untuk 6 hari kedepan.Dan diharapkan
Oleh sebab kelebihan yang dimiliki oleh model ARFIMA yang dapat melakukan peramalan jangka pendek maupun jangka panjang dan kelebihan yang dimiliki oleh model GARCH
Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah peramalan harga cabai 2017-2018 periode bulanan pada provinsi Kalimantan Tengah dan Sumatera Selatan menggunakan
The GARCH π, π model's conditional heteroskedasticity equation appears as follow: βπ πππ= ππ+ β πΆπβπ ππβππ π π=π + β π·πβπ ππβππ π π=π 8 where βπππ‘2 = π order differentiated
Penelitian tentang model hibrida ARIMA dan neural network NN telah dilakukan oleh [6] yaitu menggunakan metode hibrida ARIMA Neural Networkuntuk memprediksi harga saham PT Unilever
This document presents a case study using the ARIMA model to predict stock prices of Gudang
