<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Mode Arima-Garch Markov Swithcing Untuk Peramalan Harga Saham PT.Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk.

dc.Identifier.NIM20611013
dc.contributor.authorAfida, Hilda Nurlaila
dc.date.accessioned2024-06-26T08:23:15Z
dc.date.available2024-06-26T08:23:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractSaham adalah instrumen keuangan yang mewakili kepemilikan kecil dalam sebuah perusahaan dan memberikan hak kepada pemegangnya untuk menerima dividen dan berpartisipasi dalam keputusan perusahaan. Pandemi Covid-19 juga diyakini memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap pasar saham dunia, sehingga penting juga untuk menganalisis fluktuasi harga saham sebelum dan sesudah pandemi. Salah satu metode yang tepat untuk memprediksi fluktuasi harga saham adalah ARIMA-GARCH Markov Switching. Data yang digunakan adalah data sekunder dari PT. Bank Rakyat Indonesia (PERSERO) Tbk. Dari tanggal 2 Januari 2019 sampai dengan 30 November 2023. Peramalan data harga saham PT. Bank Rakyat Indonesia (PERSERO) Tbk. Dengan menggunakan metode ARIMA- GARCH Markov Switching diperoleh model terbaik yaitu ARIMA(2.1,2) GARCH(1.1) dan nilai peramalan yang dihasilkan yaitu 5280.935: 5275.403; 5276.776: 5279.255; 5275.760 selama 5 periode dan dibagi menjadi 2 regime yaitu regime pertama dengan data yang memiliki volatilitas yang rendah dan regime kedua dengan data yang memiliki volatilitas yang tinggi.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.uii.ac.id/handle/123456789/50430
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectSahamen_US
dc.subjectArima-Garchen_US
dc.subjectMarkov Switchingen_US
dc.titleMode Arima-Garch Markov Swithcing Untuk Peramalan Harga Saham PT.Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk.en_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
20611013.pdf
Size:
10.1 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections