ANALISIS TEKNIKAL DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PERUSAHAAN. (STUDI PADA INTILAND DEVELOPMENT TBK).
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
menyatakan dengan sesungguhnya bahwa karya ilmiah berupa skripsi yang berjudul: Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving
menyatakan dengan sesungguhnya bahwa karya ilmiah berupa skripsi yang berjudul: Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving
menyatakan dengan sesungguhnya bahwa karya ilmiah berupa skripsi yang berjudul: Akurasi Metode Exponential Smoothing dan Metode Autoregressive Integrated Moving
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh model time series terbaikyaitu Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroschedasticity (GARCH), untuk
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh model time series terbaikyaitu Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroschedasticity (GARCH), untuk
Bagaimana hasil peramalan kebutuhan energi listrik pada semua sektor di Gresik, Jawa Timur dengan menggunakan metode peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
This study aimed to predict COVID-19 cases in East Java Province using the Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA method based on data analysis from March 2020 to January 2022..
KESIMPULAN Hasil penelitian menunjukkan bahwa model estimasi yang tepat dengan menggunakan Auto Regressive Integrated Moving Average atau ARIMA untuk data laju inflasi Kota
