Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/23679
Title: Pendekatan Generalized Linear Model pada Regresi Kuantil Copula Normal untuk Keterhubungan IHSG dan Kurs EUR-IDR
Other Titles: Generalized Linear Model (GLM) Approach on Normal Copula Quantile Regression for Association of IHSG and EUR-IDR Buying Rates
Authors: Prameswara, Laurentia Nindya Sari
Keywords: Copula normal;Generalized Linear Model;parameter;ukuran keterhubungan
Issue Date: 2020
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter dan regresi kuantil pada suatu model distribusi bivariat yang disebut Copula sebagai alternatif regresi linier klasik dalam menganalisis keterhubungan dua peubah acak. Copula adalah model distribusi bivariat yang memiliki keunggulan selain karena tidak kaku terhadap asumsi distribusi tertentu, juga dapat menyatakan keterhubungan nonlinier. Copula yang dianalisis pada penelitian ini adalah Copula Normal. Sedangkan Generalized Linear Model (GLM) adalah perluasan dari model regresi linier klasik, yang salah satu komponen utamanya adalah fungsi link. Didapati bahwa regresi kuantil pada copula Normal merupakan suatu bentuk GLM dengan fungsi invers link yaitu G^(-1) (Φ(∙)). Regresi kuantil dan parameter copula Normal 𝜌 diestimasi dengan pendekatan GLM menggunakan metode Least Square. Estimasi regresi kuantil terbaik dilakukan dengan menghitung Mean Square Error (MSE). Validasi parameter copula dilakukan melalui simulasi dengan parametric bootstrap. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data return IHSG sebagai peubah tak bebas dan data return kurs beli EUR-IDR sebagai peubah bebas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterhubungan IHSG dan kurs beli EUR-IDR lemah dan tidak linier.
URI: https://repository.uksw.edu/handle/123456789/23679
Appears in Collections:T1 - Mathematics

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T1_662016003_Abstract.pdfAbstract351.84 kBAdobe PDFView/Open
T1_662016003_Full text.pdf
  Until 2999-01-01
Full text2.76 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.