LONG MEMORY MODEL DENGAN GARCH UNTUK MERAMALKAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) -
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pada peneltian ini, model GARCH digunakan untuk memodelkan volatility dari tingkat pengembalian Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Jakarta (data yang digunakan
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia Nya, sehingga Tugas Akhir yang berjudul ”Perbandingan Model ARCH/GARCH
Bagaimana hasil peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menggunakan dengan model Fuzzy Feed Forward Neural Network untuk Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan
Implikasi penelitian analisis variabel makroekonomi dan harga saham dengan menggunakan model GARCH ini adalah memperlihatkan variabel nilai tukar dan suku bunga jangka pendek
Dari hasil studi kasus, dapat dirumuskan berbagai permasalah yang akan dibahas pada pembahasan selanjutnya,yaitu bagaimana membuat suatu aplikasi untuk peramalan
• uji efek ARCH pada residual distandardisasi untuk mengetahui apakah model GARCH yang digunakan sudah cukup baik. Menghitung hasil ramalan dari pendekatan return yang diperoleh.
Berdasarkan uraian pada kerangka berpikir tentang beberapa indeks bursa global yang memengaruhi IHSG BEI, maka hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai
KESIMPULAN Hasil dari penelitian ini menggunakan data pada periode 16 Februari 2017 sampai 14 Februari 2022 memberikan informasi bahwasanya Long short-term memory dapat digunakan
