TY  - THES
N1  - Pembimbing :  Dr. Ibnu Qizam, M.Si, Ak, CA

ID  - digilib13376
UR  - https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/13376/
A1  - AHMAD SYARIF , NIM. 10390049
Y1  - 2014/06/16/
N2  - Serangkaian data runtun waktu finansial seperti harga saham biasanya
memiliki variansi residual yang tidak konstan. Data runtun waktu finansial dengan
residual tidak konstan di setiap waktunya dinamakan data deret waktu dengan
conditional heteroscedastic (heteroskedastisitas bersyarat). Hal ini karena
berhubungan dengan resiko yang harus diterima investor dan pengembalian yang
diharapakan investor.
Salah satu model runtun waktu yang dapat mengakomodasi
heteroskedastisitas adalah model GARCH (Generalized Autoregressive
Conditional Heteroscedasticity). Langkah-langkah perumusan model GARCH
yaitu menentukan kestationeran data, menentukan model yang sesuai untuk
persamaan mean, menguji efek ARCH, mengestimasi parameter model GARCH
kemudian dipilih model terbaik, melakukan uji diagnostik dan melakukan
peramalan.
Berdasarkan studi kasus yang diterapkan pada data indeks harga saham
syariah Jakarta Islamic Index periode 02 Januari 2013 sampai dengan 28 Februari
2014 diperoleh model terbaik yaitu GARCH (2,1).


PB  - UIN SUNAN KALIJAGA
KW  - Kata kunci: GARCH
KW  -  heteroskedastisitas
KW  -  JII
KW  -  volatilitas.




M1  - skripsi
TI  - PEMODELAN DAN PERAMALAN PENUTUPAN HARGA SAHAM
HARIAN JAKARTA ISLAMIC INDEX MODEL GARCH (GENERALIZED
AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY)


AV  - restricted
ER  -