Permasalahan umum yang sering dijumpai dalam banyak studi keuangan yaitu volatilitas tak konstan untuk \emph{return} aset. Suatu pendekatan untuk memodelkan runtun waktu keuangan dengan heteroskedastisitas pada \emph{return} aset yaitu model GARCH. Studi ini bertujuan untuk menunjukkan bagaimana MS Excel dapat digunakan untuk mengestimasi model GARCH(1,1). MS Excel menawarkan suatu kemudahan penghitungan dan mungkin merupakan piranti yang paling banyak digunakan untuk menganalisis data keuangan. Untuk tujuan penyelidikan, studi ini mengadopsi data simulasi dan data riil kurs beli USD terhadap IDR periode 2010--2017. Parameter-parameter dalam model GARCH(1,1) diestimasi menggunakan metode likelihood maksimum dengan bantuan Solver yang tersedia di MS Excel. Hasil empiris pada data simulasi menunjukkan bahwa MS Excel menyediakan keakuratan yang baik untuk menaksir model GARCH(1,1). Aplikasi untuk data riil menghasilkan nilai-nilai optimal untuk model GARCH(1,1) yang serupa dengan yang dihasilkan oleh metode-metode MCMC menggunakan alat bantu Matlab.
Permasalahan umum yang sering dijumpai dalam banyak studi keuangan yaitu volatilitas tak konstan untuk \emph{return} aset. Suatu pendekatan untuk memodelkan runtun waktu keuangan dengan heteroskedastisitas pada \emph{return} aset yaitu model GARCH. Studi ini bertujuan untuk menunjukkan bagaimana MS Excel dapat digunakan untuk mengestimasi model GARCH(1,1). MS Excel menawarkan suatu kemudahan penghitungan dan mungkin merupakan piranti yang paling banyak digunakan untuk menganalisis data keuangan. Untuk tujuan penyelidikan, studi ini mengadopsi data simulasi dan data riil kurs beli USD terhadap IDR periode 2010--2017. Parameter-parameter dalam model GARCH(1,1) diestimasi menggunakan metode likelihood maksimum dengan bantuan Solver yang tersedia di MS Excel. Hasil empiris pada data simulasi menunjukkan bahwa MS Excel menyediakan keakuratan yang baik untuk menaksir model GARCH(1,1). Aplikasi untuk data riil menghasilkan nilai-nilai optimal untuk model GARCH(1,1) yang serupa dengan yang dihasilkan oleh metode-metode MCMC menggunakan alat bantu Matlab.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.