Penelitian tentang peramalan volatilitas harga saham di pasar saham telah banyak dilakukan di berbagai negara dengan berbagai metode ekonometrika (ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH, EMA, CARR) yang ada di program Eviews. Penelitian-penelitian di Evews, dapat juga dilakukan dengan metode moving average (EMA), random walk (RW), historical average, moving average (MA), auto regression (AR), ARMA, ARIMA, simple regression, exponential smoothing, exponentially weighted moving average (EMA). Namun penelitian-penelitian tersebut harus dicari dahulu metode ekonometrika yang cocok sehingga ditemukan metode yang paling baik untuk meramal volatilitas.
Penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai peramalan volatilitas dikutip dari Yu (2002), diantaranya: Baca lebih lanjut
Filed under: analisa data, analisa data statistik, analisis data, bank, ekonomi, eviews, finance, GARCH, keuangan, konsultan olahdata, konsultan olahdata bekasi, konsultan olahdata bogor, konsultan olahdata depok, konsultan olahdata jakarta, konsultan olahdata tangerang, konsultan statistik, konsultan statistik bekasi, konsultan statistik bogor, konsultan statistik depok, konsultan statistik jakarta, konsultan statistik tangerang, kuantitatif, olah data, olahdata, parametrik, penelitian kuantitatif, regresi, Time Series, Training Eviews | Tagged: ARCH, CARR, conditional auto regressive range (CARR), EGARCH, Ekonometrika, EMA, estimasi, eviews, exponential smoothing, exponentially weighted moving average (EMA), finance, financial, GARCH, Generalized Auto Regressive Conditional Heteroscedascity (GARCH), historical average, jakarta, MA, MAE, MAPE, metode, MGARCH, model, moving average, pasar, pasar saham, penelitian, peramalan, peramalan volatilitas, random walk, random walk (RW), regresi, return, RMSE, root mean square error (RMSE), saham, simple regression, statistik, stochastic, stochastic volatility (SV), stokastik, TARCH, tesis, the mean absolute error (MAE), TIC, Time series, variansi, volatilitas, volatility | Leave a comment »