Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Keuntungan yang diperoleh dari investasi sangat dipengaruhi olehtingkat bunga. Namun, pergerakan tingkat bunga tidaklah sederhanamelainkan mengikuti proses stokastik. Tugas akhir ini membahas model Ho-Lee yang mempelajari pergerakan tingkat bunga sertamengimplementasikannya untuk mengaproksimasi tingkat bunga. Parameterparameterpada model Ho-Lee diestimasi dengan menggunakan modelSvensson, Maksimum Likelihood dan Newton Raphson. Sedangkan, untukimplementasi digunakan metode Monte Carlo. Hasil implementasimenunjukkan bahwa model Ho-Lee cukup baik dalam mengaproksimasitingkat bunga ketika aproksimasi instantaneous forward rate juga cukup baik.Metode „partisi interval‟ dapat digunakan sebagai alternatif untukmengaproksimasi tingkat bunga model Ho-Lee. Data yang digunakan adalahdata di www.bankofengland.co.uk."

"Bond atau yang disebut juga obligasi adalah suatu perangkatkeuangan berupa surat hutang, yang mewajibkan penerbitnya (peminjammodal) untuk membayar sejumlah uang kepada investor (pemberi modal)sebesar jumlah yang dipinjamkan beserta pembayaran bunga atau yangbiasa disebut kupon (coupon) untuk periode waktu tertentu. Jenis obligasiyang tidak memberikan pembayaran kupon disebut zero coupon bond,sehingga harga zero coupon bond hanya dipengaruhi oleh tingkat bunga.Tugas akhir ini membahas tentang model Ho-Lee yang merupakan suatumodel yang mempelajari pergerakan tingkat bunga stokastik dandiimplementasikan untuk mengaproksimasi harga zero coupon bond. Untukmengetahui pergerakan tingkat bunga model Ho-Lee ini digunakan metodebinomial dan trinomial tree. Tingkat bunga model Ho-Lee yang dibangunmenggunakan metode binomial dan trinomial tree ini akan digunakan untukmengaproksimasi harga zero coupon bond dengan menggunakan datatingkat bunga Bank of England. Hasil implementasi menunjukkan bahwametode binomial dan trinomial tree cukup baik dalam mengaproksimasitingkat bunga short rate dan mengaproksimasi harga zero coupon bond."

"ABSTRAKPenelitian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan dinamis antara nilai tukar Rupiah terhadap dolar AS , suku bunga dan pasar saham Indonesia dari Desember 2008 hingga Mei 2017. Kami mengestimasi adanya long memory dan volatilitas asimetris dalam hubungan dinamis antara variabel-variabel ini menggunakan metode VAR, FIAPARCH dan DCC. Secara endogen mendeteksi tanggal pergeseran volatilitas dan meneliti hubungan korelasi dinamis. Hasilnya menunjukkan bahwa ada bukti kuat dari asimetris dan long memory pada semua volatilitas dari return series. Volatilitas asimetris untuk berita yang tidak terduga pada pasar saham menunjukkan hasil positif, volatilitas lebih dipengaruhi oleh guncangan negatif dibandingkan dengan guncangan positif untuk pasar saham. Sedangkan hasil negatif untuk forex dan pasar obligasi. Guncangan positif bagi foreign exchange dan pasar obligasi akan memicu sentimen negatif. Selain itu, hubungan dinamis antara pasar obligasi dan pasar saham selalu ditemukan dalam korelasi negative, sedangkan hasil yang positif pada obligasi dan nilai tukar dimana merupakan temuan yang sama seperti di negara-negara berkembang lainnya. Volatility shift dalam stock return diestimasi menggunakan multiple breakpoint. Periode volatilitas yang relatif tinggi dan rendah terlepas pada apakah periode tersebut terjadi saat krisis keuangan yang merupakan penyebab sebenarnya. Sumber pergeseran volatilitas kearah atas secara eksternal bukan disebabkan oleh kondisi keuangan politik-ekonomi global Indonesia.Salah satu penemuan dari analisa model adalah guncangan pada volatilitas menimbulkan abrupt changes pada hubungan dinamis, akan tetapi efeknya hanya pada jangka pendek. Untuk para pembuat kebijakan dan investor tidak perlu bereaksi terhadap guncangan pada volatilitas guna mencegah transmisi jangka panjang diantara ketiga pasar keuangan. Investor dengan posis pada cross hedge pada pasar dapat mempertahankan alokasinya

---

ABSTRACTThis paper investigates the dynamic relationship between exchange rate IDR against US dollar , interest rate and stock market of Indonesia from December 2008 to May 2017. We estimate long memory and asymmetric volatility in dynamic correlations between these variables using the VAR, FIAPARCH and DCC approach. We endogenously detect the volatility shift dates and investigate the relation between the dynamic correlations. Result reveal that there is a strong evidence of asymmetric and long memory in all volatility return series. Asymmetric volatility for unexpected news on the stock market shows a positive result, volatility is affected by negative shocks compared to positive shocks for the stock market. And negative results for the forex and bond markets. Positive shock for the forex market and bond market will lead to negative sentiment. In addition, the dynamic correlation between bonds and the stock market is always found in negative and positive correlation between bond and exchange rate shows the same result as in other developing countries. Volatility shifts in these market returns by estimate the multiple breakpoint in daily data. Periods of relatively high and low volatility are defined regardless of whether a financial crisis is the true cause. The source of the upwards volatility shifts from external, not caused by Indonesia rsquo s global politic economic financial conditions.One of the main findings of the model analysis is volatility shock creates abrupt changes in dynamic correlation, but the effect only in short term. For policy makers and investor do not need to react to volatility shocks to prevent long term transmission between these markets. Investors with cross hedge positions in this market can maintain their allocations because the sudden change in correlation is expected to restore their regular rate in the medium term. It has revealed a negative relationship between exchange rate and stock market yield. "

"Tugas akhir ini mengkaji harga opsi put Eropa dengan aset dasar zero-coupon bond dan tingkat bunga diasumsikan mengikuti model Vasicek dengan jump. Kajian dilakukan dengan mengkonstruksi kembali persamaan harga opsi put Eropa tersebut. Ukuran jump didefinisikan mengikuti distribusi mixed-exponential. Dengan memanfaatkan infinitesimal generator dan konsep martingale dapat dikonstruksi transformasi Laplace dari distribusi model Vasicek dengan jump. Kemudian, dengan menggunakan hasil transformasi Laplace dari distribusi model Vasicek dengan jump dan konsep equivalent martingale measure dapat dikonstruksi persamaan harga opsi put Eropa dengan aset dasar zero-coupon bond.

---

This undergraduate thesis examines the price of European put options with underlying asset zero-coupon bond and the interest rate following the Vasicek model with jump. The study was conducted by reconstructing the European put option pricing equation. The jump size is defined following a mixed-exponential distribution. By utilizing infinitesimal generators and martingale concepts, Laplace transform is constructed for the distribution of the Vasicek model with jump. Then, using the results of the Laplace transform for the distribution of the Vasicek model with jump and the concept of equivalent martingale measure, the European put option pricing equation with underlying asset zero-coupon bond is constructed."

"Bond atau yang disebut juga obligasi adalah suatu perangkatkeuangan berupa surat hutang, yang mewajibkan penerbitnya (peminjammodal) untuk membayar sejumlah uang kepada investor (pemberi modal)sebesar jumlah yang dipinjamkan beserta pembayaran bunga atau yangbiasa disebut kupon (coupon) untuk periode waktu tertentu. Jenis obligasiyang tidak memberikan pembayaran kupon disebut zero coupon bond,sehingga harga zero coupon bond hanya dipengaruhi oleh tingkat bunga.Tugas akhir ini membahas tentang model Ho-Lee yang merupakan suatumodel yang mempelajari pergerakan tingkat bunga stokastik dandiimplementasikan untuk mengaproksimasi harga zero coupon bond. Untukmengetahui pergerakan tingkat bunga model Ho-Lee ini digunakan metodebinomial dan trinomial tree. Tingkat bunga model Ho-Lee yang dibangunmenggunakan metode binomial dan trinomial tree ini akan digunakan untukmengaproksimasi harga zero coupon bond dengan menggunakan datatingkat bunga Bank of England. Hasil implementasi menunjukkan bahwametode binomial dan trinomial tree cukup baik dalam mengaproksimasitingkat bunga short rate dan mengaproksimasi harga zero coupon bond."

"Model Cox, Ingersol and Ross (CIR) merupakan salah satu model stokastik yang menggambarkan perubahan tingkat bunga untuk jangka waktu yang pendek. Model ini mempunyai sifat mean reversion. Untuk jangka waktu yang lama, diperoleh bahwa mean dan variansi dari tingkat bunga pada saat jatuh tempo mendekati suatu nilai. Pada skripsi ini akan dihitung harga dari zero ? coupon bond untuk tingkat bunga mengikuti model CIR. Diperoleh bahwa jika tingkat bunga naik, harga dari zero ? coupon bond akan turun."

"Investasi saham merupakan salah satu jenis investasi yang paling populer karena saham memberikan tingkat keuntungan yang tinggi dibandingkan dengan jenis investasi lainnya, tetapi saham juga memiliki tingkat risiko yang tinggi. Fluktuasi harga saham memberikan peluang bagi investor untuk mendapatkan keuntungan yang tinggi. Dibutuhkan sebuah model prediksi harga saham untuk melihat pergerakan harga saham di masa yang akan datang, sehingga investor dapat menentukan waktu yang tepat untuk membeli, menahan, dan menjual saham mereka. Dengan demikian, mereka terlepas dari risiko kerugian dan memperoleh keuntungan yang besar. Terdapat beberapa studi yang membahas tentang prediksi harga saham menggunakan machine learning. Salah satunya yaitu menggunakan Support Vector Regression (SVR). Oleh karena itu, pada skripsi ini akan diuji penerapan SVR menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai seleksi fitur dalam memprediksi harga saham di Indonesia. Pada skripsi ini digunakan data historis saham harian dari Jakarta Stock Index dan beberapa saham pada sektor real estate dan properti. Beberapa indikator teknikal digunakan sebagai fitur dalam memprediksi harga saham. Studi ini menunjukkan bahwa prediksi harga saham menggunakan SVR dengan PSO sebagai seleksi fitur memiliki kinerja yang baik untuk semua data, fitur, dan jumlah data training yang digunakan pada skripsi ini memiliki nilai error yang kecil. Oleh karena itu, diperoleh model yang akurat untuk memprediksi harga saham di Indonesia.

---

Stock investing is one of the most popular types of investments since it provides the highest return among all investment types, although it is associated with considerable risk. Fluctuating stock prices provide an opportunity for investors to make a high profit. A stock price prediction model is needed to see future stock price movements, so investors can decide the right time to buy, hold, and sell their stocks which regardless of the risk of loss and gain a big profit. Several studies have focused on the prediction of stock prices using machine learning. One of them is Support Vector Regression (SVR). Therefore, this study examines the application of SVR using Particle Swarm Optimization (PSO) as feature selection in predicting Indonesian stock price. This thesis used historical daily stock data from Jakarta Stock Index (JKSE) and several real estates and property stock sectors. Some technical indicators are used as a feature in predicting stock price. The study found that stock price prediction using SVR with PSO as feature selection showed good performances for all data, features and the amount of training data used by the study have relatively low error probabilities. Therefore, an accurate model is obtained to predict stock price in Indonesia."