Pemodelan Harga Logam Mulia sebagai Proses Ornstein-Uhlenbeck

Abstract

Harga logam mulia seperti emas, perak, dan platinum bersifat fluktuatif namun cenderung kembali ke rata-ratanya dalam jangka panjang. Proses Ornstein-Uhlenbeck merupakan model stokastik yang memiliki sifat mean-reverting sehingga dapat digunakan untuk memodelkan harga logam mulia yang menunjukkan tren serupa. Penelitian ini bertujuan untuk menguji keakuratan proses Ornstein-Uhlenbeck dalam memodelkan harga logam mulia. Data yang digunakan adalah harga penutupan mingguan logam emas, perak, dan platinum, pada periode 04 Januari 2015 hingga 29 Desember 2024, yang dibagi menjadi 417 data training dan 105 data testing. Estimasi parameter model dilakukan menggunakan Least Square Estimator. Akurasi pemodelan diukur menggunakan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terhadap data testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses Ornstein-Uhlenbeck mampu memodelkan harga logam perak dengan akurasi sangat baik, dengan nilai MAPE sebesar 8.79%. Model ini juga mampu memodelkan harga logam emas dan platinum dengan akurasi yang baik, dengan nilai MAPE berturut-turut sebesar 11.21% dan 17.92%. Hasil ini menunjukkan bahwa harga logam mulia yang paling sesuai untuk dimodelkan dengan proses Ornstein-Uhlenbeck adalah harga logam perak.

The prices of precious metals such as gold, silver, and platinum exhibit volatile behaviour but tend to revert to their mean in the long run. The Ornstein-Uhlenbeck process is a stochastic model characterized by its mean-reverting behaviour, making it suitable for modelling precious metals prices with similar trends. This study aims to evaluate the accuracy of the Ornstein-Uhlenbeck process in modelling precious metal prices. The data used are weekly closing prices of gold, silver, and platinum from January 4, 2015 to December 29, 2024, consisting of 417 training data and 105 testing data. Parameter estimation is conducted using the Least Square Estimator. The model’s predictive accuracy is evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) on the testing data. Results show that the Ornstein-Uhlenbeck models silver prices with high accuracy, indicated by a MAPE of 8.79%. It also performs well in modelling gold and platinum prices, with MAPE values of 11.21% and 17.92%, respectively. These results suggest that silver prices are the most suitable among the three to be modeled using the Ornstein-Uhlenbeck process.