Peramalan Harga Saham Sharp Dengan Menggunakan Model Arima-Garch Dan Model Generalisasi Proses Wiener

Abstract

Pergerakan harga saham yang selalu berfluktuas~ dibutubkan suatu metode kbusus untuk memodelkannya. Oleh karena datanya bersifat lime series maka digunakan model time series yaitu model ARIMA-OARCH dan pergerakan harga sabam bersifat stokastik maka digunakan model generalisasi proses Wiener. Peramalan harga sabam sangat dibutuhkan bagi para pelalru perdagangan sabam. Peramalan harga sabam yang akurat diharapkan pelalru perdagangan sabam akan memiliki risiko yang lebih kecil. Pada kenyataannya, data di sektor keuangan sangat tinggi volatilitasnya yang menyebabkan terjadi masalab beteroskedastisitas. Akibatnya peramalan dengan model ARIMA tidak cukup sehingga dilanjutkan dengan menggunakan model ARIMA-GARCH dimana krjadian heteroskedastisitas diperhitungkan. Data di sektor keuangan juga mengandung ketidakpastian sehingga diperlukan peramalan dengan menggunakan model stokastik yaitu model generalisasi proses Wiener. Dari basil analisis, kedua model cukup baik untuk melakukan peramalan harga saham harian sharp corporation, tetapi model generalisasi proses Wiener lebih baik dibandingkan dengan model ARIMA (2,1,5)-0ARCH{l,3).