Pemodelan Return Saham Perbankan Menggunakan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - Rahma, Elnisa Fifka Pramesti; Ambarwati, Atika Nurani (Prosiding University Research Colloquium, 2018)
Tujuan utama investor adalah untuk mendapatkan keuntungan atau return dari investasi yang telah dilakukannya. Untuk mendapatkan hasil investasi yang tepat, investor perlu mengetahui kondisi keuntungan saham di masa yang akan datang. Sektor perbankan saat ini masih memimpin kenaikan harga-harga saham di Bursa Efek Jakarta sehingga saham perbankan banyak diburu oleh para investor. Bank Central Asia atau BCA merupakan salah satu perusahaan yang paling banyak diminati para investor karena BCA menduduki peringkat kedua di kawasan Asia Tenggara sebagai bank berkapitalisasi pasar terbesar. Salah satu indikator penting yang harus di amati dalam menentukan investasi adalah volatilitas sebagai penanda naik atau turunnya harga saham. Model ARIMA merupakan salah satu model peramalan yang digunakan dalam data deret waktu, model ARIMA ini mengasumsikan bahwa varian residual konstan. Volatilitas yang tinggi dapat menyebabkan nilai varian yang berubah sehingga memungkinkan terjadinya heteroskedastisitas. Model ARIMA tidak dapat mengatasi masalah heteroskedastisitas pada residual data sehingga model yang dapat digunakan adalah model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data return harga saham perbankan pada periode 19 Mei 2014 sampai 25 September 2017. Dari hasil analisis, model yang terbentuk ARIMA (19,0,19) GARCH (1,1) adalah model yang terbaik karena memiliki nilai AIC terendah dari model lainnya yaitu sebesar -5,987576.