PENERAPAN MODEL ARFIMA-FIAPARCH UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM (Studi Kasus Harga Saham PT Bank Rakyat Indonesia Tbk.) - Delyana Meilawati Krismonia, - (2021)
Berinvestasi saham dihadapkan dengan risiko tinggi karena harga saham yang cenderung fluktuatif menyebabkan adanya ketidakkonsistenan pada volatilitas dan heteroskedastisitas pada data. Selain itu, volatilitas yang terjadi pada data mengalami efek asimetris. Metode runtun waktu yang dapat digunakan untuk data yang mengalami efek heterokedastisitas, efek asimetris dan long memory adalah metode ARFIMA-FIAPARCH. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan model ARFIMA-FIAPARCH terbaik pada data return harga saham dan menggunakan model tersebut untuk meramalkan 25 periode ke depan. Pada penelitian ini dilakukan pengujian long memory pada data return Harga Saham yang memberikan hasil bahwa data memiliki ketergantungan jangka panjang (long memory). Model terbaik yang diperoleh adalah ARFIMA (1,-0.0239763,1). Residual dari model ARFIMA tersebut terindikasi memiliki efek heteroskedastisitas sehingga dilakukan pembentukan model ARFIMA-GARCH. Dari model ARFIMA-GARCH terindikasi adanya efek asimetrik, sehingga di bentuk model ARFIMA-GARCH asimetrik, diantaranya model ARFIMA-FIGARCH dan ARFIMA-FIAPARCH. Hasil penelitian didapatkan bahwa model yang cocok untuk meramalkan return harga saham adalah model ARFIMA-FIAPARCH dengan nilai AIC -5.458975.