MODEL PERAMALAN HARGA KOMODITI BERJANGKA BERDASARKAN METODE GARCH (Studi kasus PT. Interpan Pasifik Futures)

Albar, Muhammad Faisal, B2A116001 (2017) MODEL PERAMALAN HARGA KOMODITI BERJANGKA BERDASARKAN METODE GARCH (Studi kasus PT. Interpan Pasifik Futures). Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Universitas Muhammadiyah Semarang" not defined].

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (392kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (346kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (453kB) | Preview
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (620kB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (710kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (322kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (320kB) | Preview

Abstract

Peramalan harga komoditi diperlukan bagi investor untuk mengetahui kecenderungan harga komoditi di masa datang. Metode peramalan sangat banyak dan seringkali memerlukan asumsi- asumsi yang harus dipenuhi, namun terdapat juga model yang tidak memerlukan asumsi-asumsi salah satunya adalah GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka permasalahan yang dapat dirumuskan adalah bagaimana melakukan peramalan harga komoditi pada periode yang akan datang berdasarkan historis harga komoditi sebelumnya, dengan menggunakan metode GARCH dan perangkat lunak. Data yang digunakan adalah data sekunder harga komoditas yang dimiliki oleh PT. Interpan Pasifik Futures, Semarang periode Tahun 2016. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis GARCH. Metode GARCH terdiri dari beberapa tahapan yaitu uji stasioneritas data, permodelan dengan metode ARIMA, pengujian efek ARCH, estimasi model GARCH. Setelah model terbaik diperoleh, selanjutnya peramalan dapat dilakukan. Kata Kunci : Volatilitas, Harga, Komoditas Berjangka

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 16/Statistik/X/2017
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/1466

Actions (login required)

View Item View Item