ANALISIS RISIKO SAHAM PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA (TELKOM) DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (ARCH).

Pr.oLEI.OMUMk^sr
DEN C

N

moN[sh G[noM)

WTODE AArcMG T ESM COM NO ;A I.

EET os@ttttafyl1!@)
srnFi snjrn

Mftbdh

{isrnr!^ rflEnoui nnia4

h$di

ddoi shn jus &rLtq

nL


hioosh frFLKorr)

masrui Fn&ilo

riu4 P

tr.

s

dD

rrs

$hw $rru

I

sd iP


rodr

dihrgsmeu I h

trn\$rs

016

rtrre $hn !!rs crji

f

r4nd srrk^ddaD &,h\d,'si

i ia

ij.r

i


ddifu&pbk9'l&$ad

d+'d"nmn'
caaktd ktt@ Fd6t n i1 l\KH)
Pdr

n

rdcronu*asi (DrKoN0

r

s6iB&d+ldidus!nmgeudo

h

=0@d0,.0r4',$ ):j

+0


ur,7,,ti

hgld'hiro!d@diFigfilft]ddl

!&r Mdd

l:l

Ft

hoDin rom Fiitu€. lrpr/npoQ

t4l

Arcoin ,0m

eui,son(

trol


suprub,r

re31

r997.5/o/

lld/.qmomYorqotu

q]

7gr rQ,i4idq

7iire &i

{

Dokumen yang terkait

Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Jakarta dengan PModel Arch-Garch

7 56 74

PENGGUNAAN MODEL GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) UNTUK MENGUJI EFISIENSI PASAR MODAL SYARIAH DI INDONESIA

1 29 67

PERAMALAN HARGA SAHAM PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA TBK. PADA MODEL THRESHOLD GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROCEDASTIC (TGARCH)

0 7 42

PREDIKSI HARGA SAHAM TELKOM DENGAN ARCH M

1 4 46

PEMODELAN TINGKAT INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

1 1 15

ANALISIS PENGARUH HARI PERDAGANGAN TERHADAP RETURN SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA : PENGUJIAN MENGGUNAKAN GARCH ( GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY) | Cahyaningdyah | Ekspektra : Jurnal Bisnis dan Manajemen 84 235 1 PB

0 1 10

Sifat Asimetris Model Prediksi Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) dan Exponential Generalized Autoregressive Conditional (EGARCH) Asymmetrical Characteristic of Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) and Exponential General

0 0 14

Pemodelan volatilitas dapat dilakukan ketika terjadi heteroskedastisitas. Model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) dan model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) digunakan dalam generalisasi asumsi heteroskedast

0 0 10

Analisis Risiko Operasional di PT TELKOM dengan pendekatan Metode ERM

0 0 17

PERAMALAN INDEKS NILAI RETURN HARGA TUTUP DOW JONES INDUSTRIAL AVERAGE (DJIA) BERDASARKAN MODEL AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (ARCH)/GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTIC (GARCH) - Repository UNRAM

0 1 12