Simulasi Harga Saham Menggunakan Proses Geometric Brownian Motion (GBM) dan Variance Gamma (VG)
Abstract
Investasi merupakan penempatan sejumlah dana saat ini untuk memperoleh
manfaat di masa yang akan datang. Investasi yang banyak menarik investor
khususnya di bidang finansial adalah investasi di pasar modal. Salah satu surat
berharga yang banyak diperdagangkan di pasar modal adalah saham. Keuntungan
investasi saham dapat dilihat dari nilai return saham. Pergerakan harga saham yang
mengikuti proses stokastik bergerak acak pada selang waktu tertentu yang
menyebabkan harga saham sulit untuk diprediksi, sehingga digunakan metode
Monte Carlo untuk memprediksi harga saham yang terjadi. Penelitian ini bertujuan
melakukan simulasi Monte Carlo dalam menentukan harga saham menggunakan
proses Geometric Brownian Motion (GBM) dan Variance Gamma (VG), serta
membandingkan statistik deskriptifmya. Adapun sumber data yang yang digunakan
adalah harga saham mingguan Microsoft periode 1 Januari 2015 − 31 Desember
2019. Berdasarkan hasil yang didapatkan, simulasi menggunakan proses GBM nilai
statistik deskriptifnya lebih mengikuti pola data sebenarnya dengan nilai Mean
Absolute Scaled Error yang lebih kecil dibandingkan dengan simulasi proses VG. Investment is the placement of a number of funds today to obtain benefits
in the future. Investments that attract many investors, especially in the financial
sector, are investments in the capital market. One of the securities that are widely
traded in the capital market is shares. The advantages of stock investment can be
seen from the value of stock returns. The movement of stock prices following a
stochastic process moves randomly at certain intervals which makes stock prices
difficult to predict, so the Monte Carlo method is used to predict stock prices that
occur. This study aims to conduct a Monte Carlo simulation in determining stock
prices using Geometric Brownian Motion (GBM) and Variance Gamma (VG)
processes, as well as comparing descriptive statistics. The data source used is
Microsoft's weekly stock price for the period 1 January 2015 – 31 December 2019.
Based on the results obtained, the simulation using the GBM process has a
descriptive statistical value that follows the actual data pattern with a smaller Mean
Absolute Scaled Error value compared to the simulation of the VG process.
Collections
- UT - Actuaria [142]