Estimasi Berbasis MCMC untuk Returns Volatility di Pasar Valas Indonesia melalui Model ARCH Berdistribusi Normal dan Student-T

Abstract

Studi ini membangun suatu algoritma Markov chain Monte Carlo (MCMC) untuk mengestimasi returns volatility dalam model ARCH dengan returns error berdistribusi normal dan student-t. Metode Metropolis–Hastings digunakan dalam MCMC untuk memperbarui nilai-nilai parameter model. Model dan algoritma diaplikasikan menggunakan data harian kurs beli yen Jepang, dolar Amerika, dan euro Eropa terhadap rupiah Indonesia pada periode 5 Januari 2009 sampai dengan 31 Desember 2014 yang diambil dari laman Bank Indonesia. Studi empiris menunjukkan bahwa metode yang dibangun sangat efisien dan memberikan hasil estimasi yang serupa dengan hasil Matlab untuk kasus model berdistribusi normal. Sementara itu untuk kasus model dengan returns error berdistribusi student-t ditunjukkan adanya bukti sangat kuat untuk penggunaan distribusi student-t pada ketiga data di atas