Penerapan Model Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (TGARCH) Dalam Peramalan Harga Emas Dunia
Keywords:
Emas, Investasi, MAPE, MSE, TGARCHAbstract
Ekonomi merupakan aspek penting suatu negara, beragamnya bentuk kegiatan ekonomi menggambarkan pentingnya ekonomi bagi masyarakat. Salah satu kegiatan ekonomi adalah investasi, investasi saat ini sangat beragam salah satunya investasi emas. Emas merupakan barang berharga dan memiliki nilai jual yang tinggi, selain itu emas juga lebih mudah didapatkan untuk saat ini. Oleh karena itu diperlukan suatu cara menentukan harga emas pada masa yang akan datang, sehingga investasi yang dilakukan mendapatkan keuntungan. Model runtun waktu terbagi dua kondisi, pertama kondisi dengan variansi konstan (homoskedastisitas) dan kedua kondisi variansi tidak konstan (heteroskedastisitas). Model runtun waktu dengan variansi konstan biasa disebut dengan model Box-Jenkin’s. Harga emas dunia merupakan data yang memiliki variansi tidak konstan, oleh karena itu peramalan harga emas dunia dengan menggunakan model Box-Jenkin’s kurang tepat sehingga model runtun waktu dengan kasus heteroskedastisitas lebih cocok digunakan. Banyak model runtun waktu untuk kondisi heteroskedastisitas, salah satu model terbaik yaitu model Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (TGARCH). Identifikasi model TGARCH dengan cara trial dan error, setelah dilakukan estimasi dan verifikasi maka didapatkan model TGARCH(2,1) sebagai model terbaik untuk peramalan. Hasil peramalan dengan model TGARCH(2,1) memiliki nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 723,032 dan nilai The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang relatif kecil sebesar 1,4952%.
References
Ahmed, A. E. M. & Suliman, Z. S. (2011). Modeling Stock Market Volatility Using GARCH Models Evidence from Sudan. Internationa Journal of Business and Social Science. 2(23). hlm. 114-128.
Ali, G. (2013). EGARCH, GJR-GARCH, TGARCH, AVGARCH, NGARCH, IGARCH, and APARCH Models for Pathogens at Marine Recreational. Journal of Statistical and Econometric Methods. 2(3). hlm. 57-73.
Anggraeni, S. (2012). Model Volatilitas Conditional Heteroscedastic Autoregressive Moving Average (CHARMA). (Skripsi). Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung.
Ariefianto, M.D. (2012). Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan Eviews. Jakarta: Erlangga.
Bollerslev, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”. Journal of Econometrics, 31, hlm. 307-327. Chen, M. Y. (2013). Time Series Analysis: Conditional Volatility Models. Taiwan: National Chung Hsing University.
Firmansyah, H. (2009). Pertumbuhan Ekonomi. [Online]. Diakses dari http://erlan- abuhanifa.blogspot.com/2009/04/bahan-kuliah-pertumbuhan-ekonomi.html.
Franses, P. H., Dijk, D. V., & Opschoor, A. (2014). Time Series Models for Business and Forecasting. (Second Edition). New York: Cambridge University Press.
Futures, PT. B. (2014). Karakteristik Harga Emas. [Online]. Diakses dari http://best- profit-futures.com/karakteristik-harga-emas/.
Herrhyanto, N. (2011). Statistika Matematis Lanjutan. Bandung: CV. Pustaka Setia.
Huang, A. Y. H. (2011). Volatility Forecasting by Asymmetrical Quadratic Effect with Diminishing Marginal Impact. Toayuan: Yuan Ze University.
Iqbal, T. A. (2014). Pemodelan pengukuran luas panen padi nasional menggunakan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic model (GARCH). Penelitian Pertanian Tanaman Pangan, 33(1), hlm. 17-26.
Julianto. (2012). Penerapan Model EGARCH-M Dalam Peramalan Nilai Harga Saham Dan Pengukuran Value At Risk (VAR). (Skripsi). Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung.
Manullang, K. (2014). Perbandingan Metode EGARCH, Jaringan Syaraf Tiruan, dan NEURO-GARCH untuk Peramalan Data Saham (Studi Kasus Harga Saham Astra Internasional. Tbk.). (Skripsi). Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung.
Musunuru, N., Yu, M., & Larson, A. (2013). Forecasting Volatility of Returns for Corn Using GARCH Models. The Texas Journal of Agriculture Natural Resources. (26). hlm. 42-55.
Parmitha, G., Nugroho, W. H., & Kusdarwati, H. (2013). Perbandingan Model Volatilitas Data Return dengan Menggunakan Model Exponentially Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (EGARCH) (1,1) dan Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (TGARCH) (1,1). Jurnal Mahasiswa Statistik. 1(4). hlm. 241-244.
Puspita, E. (2012). Model GARCH untuk Variansi Sesatan dari Model Autoregressive Moving Average. [Online]. Diakses dari http://file.upi.edu/browse.php?dir=Direktori/FPMIPA/JUR._PEND._MATEMATIKA/196704081994032-ENTIT_PUSPITA/.
Sholihah, S. S., Kusdarwati, H. (2013). Pemodelan Return IHSG Periode 15 September 1998 - 13 September 2013 Menggunakan Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (TGARCH(1,1)) dengan Dua Threshold. Jurnal Mahasiswa Statistik. 1(4). hlm. 313-316.
Shumway, R. H. & Soffer, D. S. (2011). Time Series Analysis and Its Applications with R Examples. (Third Edition). New York: Springer.
Soejoeti, Z. (1987). Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Karunia Jakarta Universitas Terbuka. Southern Methodist University. (t.t). Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests. Diakses dari http://faculty.smu.edu/tfomby/eco6375/BJ%20Notes/ADF%20Notes.pdf.
Tsay, Ruey S. (2010). Analysis of Financial Time Series . (Third Edition). USA: John Wiley and Sons.
Universitas Pendidikan Indonesia. (2011). Pedoman Penulisan Karya Ilmiah. Bandung: UPI Press.
Universitas Pendidikan Indonesia. (2014). Pedoman Penulisan Karya Ilmiah. Bandung: UPI Press.
Universitas Sumatra Utara. (2011). Definisi invetasi dan macam-macam invetasi. Sumatra Utara: Universitas Sumatra Utara.
Untari, N. (2009). Analisis deret waktu dengan ragam galat heterogen dan asimetrik. Forum Statistika dan Penelitian, 14(1), hlm. 22-33.
Villar, M. J. R. (2010). Volatility Models eith Leverage Effect. (Tesis). Department of Statistics, Universidad Carlos III De Madrid, Madrid.
Wei, W. W. S. (2006). Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods. (Second Edition). New York: Pearson Education, Inc.
Winanrno, W.W. (2011). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Wu, J. (2010). Threshold GARCH Model: Theory and Application. Ontario: University of Western Ontario.
Yihan, L. (2013). GARCH Models for Forecasting Volatilities of Three Major Stock Indexes: Using Both Frequentist and Bayesian Approach. (Tesis). Ball State University, Muncie.
Yoso, A. (2009). Uji Akar Unit (ADF test). [Online]. Diakses dari https://ariyoso.wordpress.com/2009/12/10/uji-akar-unit-2/.
Yulianto, M. A. (2012). Analisa Time Series. [Online]. Diakses dari https://digensia.wordpress.com/2012/08/24/analisa-time-series/.
