Uzzakkiyah, Umi Nisa (2025) Prediksi volatilitas harga bitcoin menggunakan exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (egarch). ['eprint_fieldopt_thesis_type_undergraduate' not defined] thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.
![[thumbnail of Umi Nisa Uzzakkiyah_09030221049 OK.pdf]](http://digilib.uinsby.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Text
Umi Nisa Uzzakkiyah_09030221049 OK.pdf
Download (5MB)
Text
Umi Nisa Uzzakkiyah_09030221049 Full.pdf
Restricted to Repository staff only until 28 July 2028.
Download (4MB)
Abstract
Perkembangan pesat Bitcoin sebagai aset digital mendorong minat investor untuk memahami volatilitas harganya yang tinggi dan fluktuatif. Model tradisional seperti ARIMA tidak mampu menangkap dinamika volatilitas yang kompleks dan asimetris, sehingga penelitian ini menggunakan metode Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (EGARCH). Data berupa harga harian Bitcoin periode Januari 2021–Oktober 2024 dari Yahoo Finance dianalisis menggunakan kriteria AIC, MAPE, dan SMAPE. Penelitian ini bertujuan memperoleh model EGARCH terbaik untuk memprediksi harga Bitcoin serta mengukur tingkat akurasinya. Hasil menunjukkan bahwa model EGARCH(4,2) merupakan model terbaik dengan nilai AIC sebesar 36,00890, residual bersifat white noise, MAPE sebesar 1,97%, dan SMAPE sebesar 1,95%, yang menunjukkan tingkat akurasi sangat tinggi. Dengan demikian, EGARCH efektif digunakan untuk memprediksi volatilitas harga Bitcoin.
| Item Type: | Thesis (['eprint_fieldopt_thesis_type_undergraduate' not defined]) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | ARCH/GARCH; Asimetri; EGARCH; Harga Bitcoin; MAPE; Volatilitas |
| Subjects: | Matematika |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika |
| Depositing User: | Umi Nisa Uzzakkiyah |
| Date Deposited: | 28 Jul 2025 02:37 |
| Last Modified: | 28 Jul 2025 02:40 |
| URI: | http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/82581 |
Actions (login required)
- View Item