Pemodelan Volatilitas Menggunakan Garch(1,1) dengan Volatilitas Lag-1 Ditransformasi Box–Cox

Abstract

Studi ini mengusulkan klas baru dari model GARCH dengan mengaplikasikan keluarga transformasi Box–Cox ke volatilitas lag-1. Model GARCH telah banyak digunakan untuk mendikripsikan tingkah laku volatilitas suatu runtun waktu keuangan, terutama pada kurs mata uang. Tingkah laku dari volatilitas return dipelajari berdasarkan model yang mengasumsikan distribusi normal untuk inovasi. Model diestimasi menggunakan alat bantu Solver Excel dan Matlab. Analisis empiris didasarkan pada data simulasi dan data kurs beli EUR, JPY, dan USD terhadap IDR atas periode harian dari 2010 sampai 2017. Dalam kasus data simulasi dan data riil, ditemukan bahwa Solver Excel memiliki kelemahan. Hasil empiris untuk data simulasi menunjukkan bahwa model BC(1)-GARCH(1,1) bisa dikatakan tidak lebih baik dari model GARCH(1,1). Sedangkan untuk kasus data riil dengan inovasi berdistribusi normal menunjukkan bahwa model BC(1)-GARCH(1,1) mengungguli model GARCH pada data kurs beli USD terhadap IDR.