Volatility Modelling Using Hybrid Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) - Support Vector Regression (SVR)

High fluctuations in stock returns is one problem that is considered by the investors. Therefore we need a model that is able to predict accurately the volatility of stock returns. One model that can be used is a model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH). This model can serve as a model input in the Support Vector Regression (SVR) model, known as Hybrid ARCH-SVR. This modeling is one of the alternatives in modeling the volatility of stock returns. This method is able to show a good performance in modeling the volatility of stock returns. The purpose of this study was to determine the stock return volatility models using a Hybrid ARCH-SVR model on stock price data of PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. The result shows that the determination of the input variables based on the ARIMA (3,0,3)-ARCH (5), so that the SVR model consists of 5 lags as input vector. Using a this model was obtained that the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1,98% and R2 = 99.99%. Keywords: ARCH; ARIMA; SVR; Volatilit

Estimasi Model Regresi Linier Dengan Metode Median Kuadrat Terkecil

---Model regresi linier merupakan model yang paling sering digunakan dalam analisis statistika. Model regresi linier ini digunakan untuk menyatakan hubungan fungsional antara satu atau beberapa variabel bebas (prediktor) terhadap satu variabel terikat (respon). Dalam analisis regresi, mengestimasi parameter secara otomatis mengestimasi model regresi. Untuk memperoleh estimasi model regresi dapat dilakukan dengan beberapa metode antara lain: metode kuadrat terkecil, metode maksimum likelihood dan sebagainya. Salah satu metode yang paling populer adalah metode kuadrat terkecil (OLS). Pada prinsipnya metode kuadrat terkecil mengestimasi model regresi dengan meminimalkan rata-rata kuadrat sesatan (MSE). Dalam tulisan ini dibahas suatu metode alternatif untuk mendapatkan estimasi model regresi yaitu metode median kuadrat terkecil (LMS). Pada metode LMS, estimasi model yang diperoleh adalah suatu model yang memiliki median kuadrat sesatan terkecil. Prosedur estimasinya adalah dengan memilih p titik sampel (dengan p: banyaknya parameter di dalam model termasuk intersept) dari n titik sampel hasil pengamatan, kemudian ditentukan suatu persamaan yang melalui p titik tersebut. Setelah diperoleh sejumlah persamaan yang melalui p titik tersebut, kemudian ditentukan median dari residual kuadrat. Persamaan atau model yang diestimasi melalui p titik yang menghasilkan nilai median kuadrat terkecil merupakan model yang terpilih

Peningkatan Minat Belajar Matematika Tentang Luas Bangun Datar Melalui Model Pembelajaran Stad Pada Siswa Kelas Iv Sd Negeri 2 Tumang Semester 1 Tahun 2012/2013

Dalam proses belajar mengajar guru mempunyai tugas untuk memilih model pembelajaran yang tepat sesuai dengan materi yang disampaikan demi tercapainya tujuan pembelajaran. Dalam proses belajar mengajar di kelas terdapat keterkaitan yang erat antara guru, siswa, kurikulum, sarana dan prasarana. Penelitian tindakan kelas ini dilakukan dalam dua siklus dengan subyek penelitian kelas IV SD Negeri 2 Tumang UPT Dikdas dan LS Kecamatan Cepogo semester 1 tahun pelajaran 2012/2013 yang berjumlah 25 siswa. Data minat siswa dikumpulkan dengan pedoman observasi dan data tentang hasil belajar siswa dikumpulkan dengan tes hasil belajar. Selanjutnya data yang terkumpul dianalisis dengan menggunakan metode deskriptif analisis. Pelaksanaan tindakan diawali dengan membagi kelas menjadi lima kelompok, menyampaikan tujuan pembelajaran, menyampaikan materi pembelajaran , kerja kelompok mengerjakan LKS, presentasi kelompok, dan latihan soal-soal. Hasil Penelitian menunjukkan 1) Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif Type STAD dengan power point sebagai media pada pembelajaran bangun datar dapat meningkatkan minat siswa dan 2) dapat meningkatkan hasil belajar siswa dari rata-rata 64,40 dan ketuntasan klasikal 72% pada siklus I menjadi rata-rata hasil belajar 75,60 dengan ketuntasan klasikal sebesar 100% pada siklus II. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Penerapan Model Pembelajaran Type STAD dapat meningkatkan minat dan hasil belajar matematika siswa, sehingga model pembelajaran ini dapat dijadikan alternatif pilihan pada pembelajaran matematika

Penerapan Prinsip-Prinsip Pelaksanaan Bimbingan dan Konseling di SMP Negeri 2 Pasarwajo

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui prinsip-prinsip dalam pelaksanaan Bimbingan dan Konseling (BK) di SMP Negeri 2 Pasarwajo. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang danalisis secara deskriptif pada penerapan prinsip-prinsip Bimbingan dan Konseling oleh Guru SMP Negeri 2 Pasarwajo dengan metode pengumpulan data observasi langsung. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan model Miles dan Huberman melalui tiga tahap yaitu (1) Reduksi data (data reduction) (2) Penyajian data (display data) (3) Kesimpulan (conclution drawing). Hasil dari penelitian diperoleh bahwa prinsip-prinsip pelaksanaan BK oleh guru terkait telah terlaksana sebagaimana mestinya. Dari empat indikator pertanyaan terdapat satu indikator mengenai pelayanan individual dari masalah yang dihadapi siswa yang seharusnya dapat difasilitasi oleh guru. Selain itu dari aspek fasilitas pelaksanaan masih jauh dari kesempurnaan akibat kurangnya kerjasama dan dukungan dari pimpinan sekolah dan stekholder terhadap fungsi, tujuan dan manfaat Bimbingan dan Konseling

Pemodelan Data Inflasi Indonesia pada Sektor Transportasi, Komunikasi, dan Jasa Keuangan Menggunakan Metode Kernel dan Spline

In this research, we study data modeling of Indonesian inflation in the transportation, communication and financial services sector using the kernel and spline models. Determination of the optimal models based on the smallest of GCV value and determination of the best model based on the smallest out sampels of Mean Square Error (MSE) value. By modeling the yoy (year on year) inflation data in Indonesia in the transportation, communication and financial services sector In January 2007 to January 2015, shows that the kernel model using Gaussian kernel function obtained optimal model with a bandwidth 0.24 and the optimal spline model with order 5 and 4 points knots. Based on out sampels data in February to August 2015, obtained out sampels MSE value of the spline model is smaller than the kernel model. So that the spline model is better than the kernel model to analyze the inflation data of transportation, communication and financial services sector

Volatility Modelling Using Hybrid Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) - Support Vector Regression (SVR)

High fluctuations in stock returns is one problem that is considered by the investors. Therefore we need a model that is able to predict accurately the volatility of stock returns. One model that can be used is a model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH). This model can serve as a model input in the Support Vector Regression (SVR) model, known as Hybrid ARCH-SVR. This modeling is one of the alternatives in modeling the volatility of stock returns. This method is able to show a good performance in modeling the volatility of stock returns. The purpose of this study was to determine the stock return volatility models using a Hybrid ARCH-SVR model on stock price data of PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. The result shows that the determination of the input variables based on the ARIMA (3,0,3)-ARCH (5), so that the SVR model consists of 5 lags as input vector. Using a this model was obtained that the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1,98% and R2 =99,99%

Pemilihan Model Regresi Linier Dengan Bootstrap

Tulisan ini membicarakan tentang penerapan bootstrap untuk pemilihan model regresi linier terbaik. Model regresi linier terbaik yang terpilih adalah model dengan estimasi sesatan prediksi kuadrat minimal atas semua model regresi yang mungkin yaitu sebanyak 2p-1 model dengan p: banyaknya variabel prediktor. Metode Bootstrap memilih suatu model dengan meminimalkan rata-rata sesatan prediksi kuadrat berdasarkan resampling data yang dibangkitkan melalui pasangan data dan residual, dengan mempertimbangkan juga variabel prediktor yang terlibat sesedikit mungkin. Pemilihan variabel berdasarkan bootstrap pasangan data dan bootstrap residual dengan n ukuran sampel bootstrap adalah konsisten. Dan jika ukuran sampel bootstrap diambil m dengan , pemilihan variabel bootstrap juga konsisten. Hasil dari suatu simulasi dengan SPLUS disajikan dalam tulisan ini

PREDIKSI CURAH HUJAN SEBAGAI DASAR PERENCANAAN POLA TANAM PADI DAN PALAWIJA MENGGUNAKAN MODEL GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK

This paper discuss about General Regression Neural Network (GRNN) modelling to the rainfall data at some territory in the Central Java that dependent on rainfall for irrigation in the planting system i.e Musuk, Ngaringan and Jakenan. The data that used are the dasarian data (the every ten day) while the input model are choosen from ARIMA model with the ACF and PACF plot. The result of predict in sample show that GRNN model have a high precision, although the predict out of sample is guaranted better than ARIMA not yet. Then the model is used to forecast some next stage. The result of rainfall forecasting conclude that each territory is better to apply the rice-crops-crops in the planting system, with consider the estimation of climate anomaly to begins the planting time. Key Words : GRNN, ARIMA, rainfall, planting syste

Pemodelan Laju Inflasi Di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Regresi Data Panel

Panel regression is a regression which is a combination of cross section and time series. To estimate the panel regression there are 3 approaches, the common effect model (CEM), the fixed effect model (FEM) and the random effect model (REM). In the CEM, the parameters were estimated using the Ordinary Least Square (OLS). In the FEM, the parameters estimated by OLS through the addition of dummy variables. At REM, error is assumed random and estimated by the method of Generalized Least Square (GLS). This study aims to analyze the factors that influence inflation in the Central Java province using panel regression. Based on test result of panel regression, the appropriate model is the CEM. The parameters of model are estimated by using OLS the cross section weights. The model show that the Consumer Price Index (CPI), Minimum Salary of City/Regency (MSCR) and the economic growth significantly effect on percentage of inflation in Central Java Province