Text
Peramalan Volatilitas Return Cryptocurrency Menggunakan Model Asymmetric Generalized Autoregressive Heteroscedasticity (GARCH) Dilengkapi GUI-R
Cryptocurrency merupakan aset digital yang memiliki tingkat risiko tinggi
disertai dengan tingkat return yang tinggi sehingga menarik banyak investor
dalam berinvestasi. Risiko digambarkan sebagai volatilitas, peramalan volatilitas
dapat menjadi pertimbangan investor dalam melihat risiko dan menentukan
keputusan dalam kegiatan investasi. Volatilitas yang tinggi memunculkan
permasalahan varian residual yang tidak konstan (heteroskedastisitas) sehingga
model ARIMA tidak dapat digunakan dalam meramalkan volatilitas. Model
ARCH/GARCH menjadi solusi dalam meramalkan volatilitas, namun pada data
finansial umumnya terdapat pengaruh perbedaan antara residual positif dan
residual negatif terhadap volatilitas data atau yang disebut efek asimetris. Oleh
karena itu, pada penelitian ini akan menggunakan model GARCH asimetris
(EGARCH, TGARCH, APARCH) dalam meramalkan volatilitas return selama 7
hari. Data return harian BNB-USD mulai dari tanggal 02 Maret 2020 – 04
Februari 2023 akan digunakan sebagai data in sample untuk memodelkan
volatilitas dengan model ARCH/GARCH, sedangkan data out sample digunakan
data volatilitas harian return BNB-USD periode 05 Februari 2023-11 Februari
2023. Melalui pengujian Sign Bias, diketahui terdapat efek asimetris pada residual
model GARCH sehingga perlu dimodelkan dengan GARCH asimetris. Hasil dari
analisis data diperoleh model terbaik untuk memodelkan volatilitas return BNBUSD selam 7 periode ke depan adalah model TGARCH (1,1), dengan nilai RMSE
dan MAE sebesar 0,00653 dan 0,00591. Hasil peramalan menunjukkan nilai
SMAPE sebesar 19,53% yang berada di rentang antara 10% dan 20% yang
menandakan kemampuan model peramalan baik. Analisis data yang dilengkapi
GUI-R dapat memudahkan investor untuk memperoleh peramalan volatilitas
return yang digunakan untuk melihat risiko dalam berinvestasi.
Kata Kunci : Return, volatilitas, peramalan, BNB-USD, leverage effect, GARCH
asimetris, GUI-R
1137E2023 | 1137 E 2023 | Perpustakaan FSM Undip | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain