Pemodelan Harga Saham Berdasarkan Generalized Linear Model untuk Kejadian Multivariat

Kejadian multivariat adalah kejadian-kejadian yang memiliki tidak hanya satu peristiwa yang memengaruhi, tetapi bisa lebih banyak peristiwa yang memberi dampak pada peristiwa utamanya. Dampak yang dihasilkan dari suatu kejadian dapat berupa apa saja dan bisa diprediksi. Hal ini menyebabkan perlunya dibentuk sebuah model untuk memprediksi dampak dari sebuah kejadian sehingga dapat diambil keputusan penting berdasarkan kejadian tersebut. Saham merupakan salah satu contoh yang dapat direpresentasikan sebagai kejadian multivariat, seperti harga saham saat penutupan atau closing price, harga maksimal penutupan saham pada periode tertentu, dan durasi waktu (bulanan). Harga penutupan saham dan harga maksimal penutupan saham pada periode tertentu merupakan variabel acak kontinu yang masing-masing diasumsikan berdistribusi eksponensial dan truncated logistic. Durasi waktu (bulanan) merupakan variabel acak diskrit yang diasumsikan berdistribusi geometrik. Untuk mengakomodir kejadian multivariat yang melibatkan ketiga variabel acak tersebut digunakan distribusi trivariat yaitu, distribusi TETLG (Trivariate distribution with Exponential, Truncated Logistic, and Geometric marginals). Selanjutnya, untuk mengetahui pola hubungan antara ketiga variabel acak sebagai vektor respon dengan tiga kovariat yaitu, tingkat pengangguran, tingkat inflasi, dan tingkat obligasi 10 tahun, dikonstruksi sebuah Generalized Linear Model (GLM) untuk kejadian multivariat. Estimasi parameter model GLM kejadian multivariat, dilakukan menggunakan metode Maximum Likelihood. Sebagai implementasi pemodelan harga saham menggunakan GLM kejadian multivariat, diterapkan pada data harga penutupan saham dari Yahoo! Finance untuk periode 2 Januari 1958 hingga 17 April 2020. Berdasarkan uji likelihood ratio, diperoleh hasil bahwa hanya tingkat inflasi dan tingkat pengangguran yang memiliki pengaruh signifikan terhadap pemodelan harga saham.