3.2.1.4. Tahap Pemilian Model ARCH-GARCH Terbalik
Kriteria model yang terbaik adalah memiliki ukuran kebaikan model yang besar dan koefisien yang nyata. Terdapat dua bentuk pendekatan yang dapat
digunakan sebagai ukuran kebaikan model, yaitu : 1. Akaike Information Criterion AIC
AIC = ln MSE + 2KN 2. Schwartz Criterion SC
SC = ln MSE + [KlogNN] dimana :
MSE = Mean Square Error
K = banyaknya parameter, yaitu p+q+l
N = banyaknya data pengamatan
SC dan AIC adalah dua standar informasi yang menyediakan ukuran informasi yang dapat menemukan keseimbangan anatara ukuran kebaikan model
dan spesifikasi model yang terlalu hemat. Nilai ini dapat membantu untuk mendapatkan seleksi model terbaik. Model yang baik dipilih berdasarkan nilai
AIC dan SC yang terkecil dengan melihat juga signifikasi koefisien model.
3.2.1.5. Pemeriksaan Model ARCH-GARH
Pemeriksaan kecukupan model dilakukan untuk menguji asumsi sehingga model yang diperoleh cukup memadai. Jika model tidak memadai, maka kembali
ke tahap identifikasi untuk mendapatkan model yang lebih baik. Diagnosis model dilakukan dengan manganalisis residual yang telah distandardisasi. Diagnosis
meliputi pengujian kehomegenan galat.
Prosedur pengujian hipotesis ragam galat dalam deret waktu secara formal adalah uji Engel Lagrange Multiplier LM Test. Hipotesis yang akan diuji
adalah konstan homoscedasitic lawan galat merupakan proses ARCH atau GARCH. Dalam prosedur pengujian hipotesis menurut Enders 2004 sebagai
berikut: 1. Pendugaan model bagi deret menggunakan Metode Kuadrat Terkecil OLS
dari :
6 2. Hitung Kuadrat sisaan,
̂ . Regresikan kuadrat sisaan tersebut untuk menduga parameter persamaan berikut:
̂ α
̂ ̂
̂ 7 3. Apabila tidak ada pengaruh ARCH atau GARCH, maka dugaan bagi
α sampai α haruslah sama dengan nol. Sample sebanyak T buah sisaan,
cukup besar, maka hipotesis nol bahwa ragam adalah homogen ditolak, dan sebaliknya.
Sederhananya dapat dikatakan jika kesimpulan terima , maka hasil
menunjukan bahwa tidak mengandung efek ARCH, sedangkan sebaliknya jika kesimpulan tolak
.
3.3. Peramalan Ragam