PUTRI, PERMATHASARI (0021) MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE DAN REGRESI KUANTIL PADA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Masters thesis, universitas andalas.
|
Text (cover+abstrak)
cover+abstrak-converted (2).pdf Download (105kB) | Preview |
|
|
Text (bab I)
BAB I .pdf - Published Version Download (156kB) | Preview |
|
|
Text (bab v)
BAB V .pdf - Published Version Download (239kB) | Preview |
|
|
Text (daftar pustaka)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (177kB) | Preview |
|
Text (thesis full text)
TESIS putri_WATERMARK.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
Abstract
Indeks Harga Saham Gabungan yang disingkat dengan IHSG adalah indikator pergerakan harga saham. IHSG merupakan salah satu pedoman bagi investor untuk melakukan investasi di pasar modal. Data IHSG yang fluktuatif cendrung melanggar asumsi normalitas, homoskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memodelkan data IHSG menggunakan regresi nonparametrik diantaranya metode Multivari- ate Adaptive Regression Spline (MARS) dan metode Regresi Kuantil, dengan variabel prediktor suku bunga, inflasi, nilai tukar (kurs), gold, Indeks Down Jones dan Indeks Nikkei 225. Data IHSG yang digunakan adalah periode April 2003 sampai dengan April 2018. Model terbaik dipilih dengan membandingkan nilai R2 dan M SE metode MARS dan metode Regresi Kuantil. Dari analisis nilai R2 metode MARS lebih besar dari metode Regresi Kuantil. Sedangkan nilai MSE metode MARS lebih kecil dari metode Regresi Kuantil. Ini artinya regresi MARS lebih baik digunakan pada penelitian IHSG ini. Kata kunci: Multivariate Adaptive Regression Spline
Item Type: | Thesis (Masters) |
---|---|
Primary Supervisor: | DR. MAIYASTRI |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Divisions: | Pascasarjana (Tesis) |
Depositing User: | s2 matematika matematika |
Date Deposited: | 25 Jan 2019 11:54 |
Last Modified: | 25 Jan 2019 11:54 |
URI: | http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/42870 |
Actions (login required)
View Item |