Model Volatilitas Return Saham Syariah melalui Pendekatan Bayesian Msgarch dan Efek Perubahan secara Asimetris

Afnanda, Afridho (2024) Model Volatilitas Return Saham Syariah melalui Pendekatan Bayesian Msgarch dan Efek Perubahan secara Asimetris. S2 thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (Cover dan Abstrak)
cover and abstrak.pdf - Published Version

Download (462kB)
[img] Text (BAB 1 (Pendahuluan))
BAB 1 (Pendahuluan).pdf - Published Version

Download (986kB)
[img] Text (BAB 5 (Penutup/kesimpulan))
BAB 5 (Penutup,Kesimpulan).pdf - Published Version

Download (195kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (987kB)
[img] Text (Full Tesis text)
Full TESIS_Afridho_Afnanda_watermark.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pasar saham syariah Indonesia menunjukkan pertumbuhan signifikan, dengan peningkatan kapitalisasi sebesar 11,4% pada Februari 2023. Meskipun demikian, volatilitas yang tinggi tetap menjadi tantangan bagi investor. Pemodelan volatilitas return saham syariah penting untuk membantu investor dalam pengambilan keputusan yang lebih terukur. Penelitian ini membandingkan berbagai model volatilitas yaitu model GARCH yang merupakan model standar dalam memodelkan volatilitas, model asimetris (EGARCH, TGARCH, APGARCH) yang merupakan pengembangan dari model GARCH yang digunakan untuk mengatasi masalah keasimetrisan dan efek leverage pada data, dan Markov Switching GARCH (MSGARCH) untuk mengatasi masalah perubahan struktural pada data, serta dengan pendekatan Bayesian yang dapat digunakan saat small sample size. Model Bayesian MSGARCH menunjukkan kinerja terbaik dalam memodelkan volatilitas return saham Jakarta Islamic Index, dengan varianterkecil. Pengembangan model Markov Switching yang dihybrid dengan pendekatan Bayesian dapat meningkatkan akurasi estimasi parameter.

Item Type: Thesis (S2)
Supervisors: Prof. Dr. Dodi Devianto; Dr. Maiyastri
Uncontrolled Keywords: Volatilitas; GARCH; EGARCH; TGARCH; APGARCH; MSGARCH; Bayesian MSGARCH.
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > S2 Matematika
Depositing User: s2 matematika matematika
Date Deposited: 08 Nov 2024 03:31
Last Modified: 26 Nov 2024 02:07
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/482182

Actions (login required)

View Item View Item