Estimasi MCMC untuk model GARCH(1,1)
Studi Kasus: Kurs beli JPY dan EUR terhadap IDR
Fransisca Cynthia Salim
1), Didit Budi Nugroho
2), Bambang Susanto
3)Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana Jln. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711, Central Java, Indonesia.
E-mail: 1)662012008@student.uksw.edu
Abstrak
—
Studi ini membahas estimasi model volatilitas GARCH(1,1), dimana returns error berdistribusi normal, menggunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC) yang merupakan salah satu alat bantu estimasi untuk model dengan parameter yang banyak. Metode adaptive random walk Metropolis yang efisien dikonstruksi dalam algoritma MCMC untuk membangkitkan nilai-nilai parameter model. Model dan metode diaplikasikan untuk kurs beli Japanese Yen (JPY) dan Euro (EUR) terhadap Rupiah (IDR) atas periode Januari 2009 sampai dengan Desember 2014. Hasil empiris menunjukkan bahwa volatilitas untuk returnskurs beli JPY dan EUR adalah sangat berkorelasi, yang diindikasikan oleh jumlahan parameter yang mendekati 1. Dan berdasarkan kriteria Bayes faktor, hasil menunjukkan bukti sangat kuat untuk model GARCH(1,1) terhadap model ARCH(1).