112 research outputs found
Pricing European options on agriculture commodity prices using mean-reversion model with jump diffusion
No full textESTIMASI NILAI VaR MENGGUNAKAN SIMULASI PROSES LÉVY
No full textKetika data harga saham menunjukkan adanya perubahan yang sangat tinggi pada fase tertentu, kemudian diikuti oleh perubahan yang tidak begitu tinggi pada fase berikut, hal ini diyakini adanya apa yang disebut dengan volatility clustering. Selain itu, beberapa hasil penelitian menyebutkan adanya distribusi ekor gemuk (fat tail) dan skew pada data indeks atau harga saham. Mengacu ke fenomena ini, menurut beberapa peneliti maupun praktisi bahwa gerak Brown seperti yang dipakai pada model Black-Scholes dalam memodelkan pergerakan harga saham tidak lagi dianggap sesuai dengan kenyataan yang ada. Model Brown diyakini memiliki pola gerak yang terlalu seragam selama pengamatan data tersebut. Untuk menanggulangi masalah ini, dua subordinasi dari proses Lévy, yaitu proses Variance Gamma (VG) dan proses Normal Inverse Gaussian (NIG) diusulkan karena dianggap lebih sesuai dalam menangani volatility clustering atau distribusi yang tidak normal.
Makalah ini membahas penerapan proses VG dan proses NIG dalam mensimulasikan Value at Risk (VaR) pasar saham yang dalam hal ini diwakili oleh Indeks Indonesia (IHSG). Langkah-langkah yang dilakukan dalam mensimulasi prose Lévy adalah dengan menyertakan model VG dan model NIG kedalam gerak Brown. Selain itu, penambahan drift dan koreksi pada variasi kuadratik pada bagian yang bersifat stokastik juga dilakukan, sehingga model logretun untuk harga saham yang terbentuk melibatkan drift dan model stokastik. Setelah model untuk indeks atau harga saham terkonstruksi, penaksiran nilai parameter model VG(σ,ν,θ) dan model NIG (α,β,δ) dilakukan dengan fungsi maksimum likelihood. Investigasi terhadap kedua model dilakukan dengan menerpkanya pada data historis nilai Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) periode 1 Juli 2008 – 11 Oktober 2013. Hasilnya menunjukkan bahwa asumsi normal pada data indeks saham meng-underestimate nilai VaR yang diestimasi dengan model VG dan model NIG, khususnya untuk periode lebih dari 3 hari.
Kata kunci: Value at Risk, Proses Lévy, Model Variance Gamma, Model Normal Inverse Gaussia
Estimasi Nilai VaR Dinamis Indeks Saham Menggunakan Peak-Over Threshold dan Block Maxima
No full textKejadian ekstrim pada bidang finansial pada periode 2008/2009 telah menyadarkan para praktisi maupun peneliti di bidang finansial untuk mengevaluasi kembali teknik-teknik pemodelan risiko finansial. Ini menegaskan bahwa diperlukan model-model matematika atau teknik pemodelan yang lebih baik di bidang manajemen risiko finansial yang dapat mengatisipasi adanya kejadian-kejadian yang jarang muncul seperti pada periode tahun tersebut di atas. Metode yang paling sesuai dalam menangani kejadian kejadian ekstrim seperti ini adalah Extreme Value Theory (EVT). Dalam pemodelan Value at Risk(VaR), tingkat pengembalian (return) suatu data finansial biasanya ditaksir menggunakan suatu pendekatan yang mengasumsikan bahwa data tersebut terdistrubusi secara normal. Namun asumsi ini tidak merefleksikan perilaku nilai return yang sesungguhnya, sebab distribusi data finansial menunjukkan adanya ekor distribusi yang lebih gemuk (heavy-tail), yaitu ekor distribusi turun lebih pelan dibandingkan dengan ekor distribusi normal. Ini berarti peluang munculnya nilai ekstrim lebih besar. Sehingga pendekatan secara konvensional dianggap mengabaikan nilai-nilai ekstrim ini. Paper ini membahas penerapkan EVT pada data finansial. Kemudian menghitung nilai VaR dinamis dari nilai indeks IHSG (Jakarta Stock Exchange) periode 28 Desember 2007-28 Desembar 2012. EVT dipakai untuk memprediksi VaR statis dan EVT-GARCH(1,1) dipakai untuk memprediksi VaR dinamis
Superreplication method for multi-asset barrier options.
No full textThe aim of this thesis is to study multi-asset barrier options, where the volatilities of the stocks are assumed to define a matrix-valued bounded stochastic process. The bounds on volatilities may represent, for instance, the extreme values of the volatilities of traded options. As the volatilities are not known exactly, the value of the option can not be determined. Nevertheless, it is possible to calculate extreme values. We show that these values correspond to the best and the worst case scenarios of the future volatilities for short positions and long positions in the portfolio of the options. Our main tool is the equivalence of the option pricing and a certain stochastic control problem and the resulting concept of superhedging. This concept has been well known for some time but never applied to barrier options. First, we prove the dynamic programming principle (DPP) for the control problem. Next, using rather standard arguments we derive the Hamilton-Jacobi-Bellman equation for the value function. We show that the value function is a unique viscosity solution of the Hamilton-Jacobi-Bellman equation. Then we define the super price and superhedging strategy for the barrier options and show equivalence with the control problem studied above. The superprice price can be found by solving the nonlinear Hamilton-Jacobi-Equation studied above. It is called sometimes the Black-Scholes-Barenblatt (BSB) equation. This is the Hamilton-Jacobi-Bellman equation of the exit control problem. The sup term in the BSB equation is determined dynamically: it is either the upper bound or the lower bound of the volatility matrix, according to the convexity or concavity of the value function with respect to the stock prices. By utilizing a probabilistic approach, we show that the value function of the exit control problem is continuous. Then, we also obtain bounds for the first derivative of the value function with respect to the space variable. This derivative has an important financial interpretation. Namely, it allows us to define the superhedging strategy. We include an example: pricing and hedging of a single-asset barrier option and its numerical solution using the finite difference method
Estimasi Nilai AVaR Menggunakan Model GJR dan Model GARCH
No full textDalam pemodelan harga saham, sering dihadapkan pada suatu pertanyaan, apakah model GARCH atau GJR yang lebih tepat merepresentasikan pergerakan harga saham? Secara teori, model GJR adalah perbaikan dari model GARCH, karena model GJR melibatkan parameter ketaksimetrisan. Untuk menjawab pertanyaan ini, maka dipandang perlu untuk melakukan kajian terhadap kinerja kedua model tersebut khususnya dalam mengestimasi risiko pasar. Tujuan dari makalah ini adalah mengestimasi nilai VaR dan AVaR menggunakan model model GARCH dan GJR kemudian membandingkan kinerja kedua model tersebut dalam memodelkan risiko investasi pada saham PT. Telkom. Hasil kajian menunjukan bahwa VaR dan AVaR dengan pendekatan model GJR memberikan agresifitas yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan model GARCH
CONTROL DIFFUSION PROCESSES WITH LIPSCHITZ CONTINUITY OF DRIFTS
No full textControl diffusion processes has been found in a wide field of applications
as in stochastic optimal control and in mathematical finance via the theory of
hedging and nonlinear pricing theory for imperfect markets. In this paper we discuss
the control diffusion process with time and space dependent coefficients and local
Lipschitz continuity of the drift. The results show that the controlled process Xs;;u
t
is independent of control u for a constant
MODEL PERILAKU KONSUMTIF YANG KOMPULSIF DENGAN PENGGUNAAN KARTU KREDIT SEBAGAI VARIABEL MEDIATOR
No full textPerilaku konsumtif yang kompulsif merupakan perilaku yang tidak wajar dari konsumen yang memiliki pengaruh besar terhadap para konsumen di beberapa tahun terakhir ini. Apabila di lihat dari efek samping dari perilaku konsumen, perilaku konsumtif yang kompulsif telah diamati oleh banyak peneliti dibidang konsumen atau di bidang marketing karena hal tersebut berdampak secara individu dan masyarakat luas. Fashion orientation dan meningkatnya penggunaan kartu kredit dalam keseharian konsumen bisa membawa dampak kearah perilaku konsumtif yang kompulsif. Penelitian ini tentang keinginan menggunakan kartu kredit sebagai variabel mediator pada terjadinya perilaku konsumtif yang kompulsif. Disamping itu, percieved value dari kartu kredit dan fashion orientation sebagai variabel independent dalam permodelan penelitian ini.
Penelitian ini memiliki tujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih komperhensif tentang perilaku konsumen melalui permodelan penelitian tentang perilaku konsumtif yang kompulsif dengan kartu kredit sebegai variabel mediator. Penelitian ini akan dapat membantu memberikan penjelasan perilaku konsumen kepada karyawan dan manajemen perusahaan, membantu para marketing dalam menyusun target dan strategi penjualan dan juga memberikan penjelasan tentang dampak dari perilaku konsumtif yang kompulsif dan faktor-faktor penyebab timbulnya perilaku tersebut. Hal ini akan dapat memberikan masukan kepada masyarakat sebagai konsumen dan melakukan evaluasi secara individu. Model penelitian ini akan di nilai dengan survei menggunakan kuesioner dengan target sampel dari beberapa perusahaan di Surabaya yang para karyawannya telah terbiasa menggunakan kartu kredit dalam bertransaksi dan tentunya memiliki kartu kredit. Analisis data multivariate akan digunakan untuk uji empiris dalam hipotesis penelitian ini termasuk menggunakan SEM (Structural Equation Model), Analisis Regresi Linier dan ANOVA (Analysis of Variance). Hasil penelitian dari 440 sampel menunjukkan bahwa fashion orientation memiliki hubungan yang positif terhadap perilaku konsumtif yang kompulsif. Besarnya efek moderasi dari usia, gender dan pendapatan hanya tersupport secara partial
==================================================================================================================
Compulsive buying behavior as an abnormal behavior of consumers had a great influencing for scholars in the last decades. Considered as a side effect of consumer behavior, compulsive buying has been under concerned by numerous customer researchers as well as marketers because of it has serious impact on the individual and the public. The fashion orientation and the increasing of credit card used in consumer lifestyle could bring an effect to the compulsive buying behavior. This study regards the intention to use credit card and possibility of overuse credit card facilities as crucial factors toward compulsive buying behavior. Beside that, percieved value of credit card, fashion oriented is independent factors in this framework research.
This research aims to fill this research gap by firstly developing a comprehensive research framework for compulsive buying behavior with credit card as a mediating role. This research particulary would be has contribution as help the colleague to apply the theory on the classroom into the real phenomenon and find out its relevance, give the real and brief explanation on the consumer behavior subject and It also helps the marketer to set up the goals in consumer behavior research field and give a real explanation about the impact of compulsive behavior and factors behind that behavior. It can give a conduct for the society in reacting and evaluating iswell. The research model was evaluated through questionnaire survey by targeting the samples from the employees from some of private companies in Surabaya which is regularly using credit card services on their transaction. Multivariate data analyses will be adoption to empirically test to develope research hypotheses including SEM (Structural Equation Model), Hierarchical Linear Regression Analysis and ANOVA (Analysis of Variance). The result of this study from 440 samples are fashion orientation tend to have a positive relationship to compulsive buying behavior. The amount of moderating effects from age, gender and income only have partial supported
Aplikasi Algoritma Biseksi dan Newton-Raphson dalam Menaksir Nilai Volatilitas Implied
No full textVolatilitas adalah suatu besaran yang mengukuran seberapa jauh suatu harga saham
bergerak dalam suatu periode tertentu dapat juga diartikan sebagai persentase simpangan
baku dari perubahan harga harian suatu saham. Menurut teori yang dikembangkan oleh Black-
Scholes in 1973, semua harga opsi dengan ’underlying asset’ dan waktu jatuh tempo yang sama
tetapi memiliki nilai exercise yang berbeda akan memiliki nilai volatilitas implied yang sama.
Model Black-Scholes dapat dipakai mengestimasi nilai volatilitas implied dari suatu saham
dengan mencari sulusi numerik dari persamaan invers dari model Black-Scholes. Makalah ini
mendemonstrasikan bagaimana menghitung nilai volatilitas implied suatu saham dengan mengasumsikan
bahwa model Black-schole adalah benar dan suatu kontrak opsi dengan dengan
umur kontrak yang sama akan memiliki harga yang sama. Menggunakan data harga opsi Sony
Corporation (SNE), Cisco Systems, Inc (CSCO), dan Canon, Inc (CNJ) diperoleh bahwa, Implied
Volatility memberikan harga yang lebih murah dibandingkan dengan harga opsi dari
volatilitas yang dihitung dari data historis. Selain itu, dari hasil iterasi yang diperoleh, metode
Newton-Raphson lebih cepat konvergen dibandingkan dengan metode Bisection
Estimation of Bali Cattle Body Weight Based on Morphological Measurements by Machine Learning Algorithms: Random Forest, Support Vector, K-Neighbors, and Extra Tree Regression
No full textIn order to forecast and model the weight of cattle a number of techniques have been used. Nonetheless, no machine algorithm has been utilized to estimate the weight of Bali cattle. This article examines the use of machine learning regression to create models for Bali cattle\u27s body weight prediction. The response variables consist of body weight as the dependent variable and body length, girth circumference, height at wither of 228 male and 211 female cattle of similar ages (285 days). The descriptive statistics of female Bali cattle in our investigation revealed that the morphological measurements were similar to those documented by other researchers. To predict body weight on the basis of different characteristics, machine learning models such as Random Forest, Support Vector, K-Neighbors, and Extra Tree regressions have been used. Additionally, linear regression was utilized to estimate the body weight for comparison with the traditional approach. The assessment standards used included the determination coefficient, the root mean square error, the average absolute error, and the average absolute percentage error as measures of evaluation efficiency. We found that Linear Regression performs the best among all the regressors for female cattle. Similarly for male, it is about the same as extra tree regression. The machine learning algorithm (MLA) was discovered to furnish more precise estimate of the weight of the body cattle, surpassing the conventional algorithm
NUMERICAL COMPUTATION OF ONE- AND TWO-LAYER SHALLOW FLOW MODEL
No full textIn this research, we study a proficient computational model designed to simulate shallow flows involving one- and two-layer shallow flow. This numerical model is built upon the Saint Venant equations, which are widely used in hydraulics to depict the behavior of shallow water flow. The numerical scheme used here is constructed based on the conventional leapfrog technique implemented on a staggered grid framework, referred to as MCS. The primary objective of this research is to re-examine and implement the MCS in accurately modelling the free surface and interface waves produced by different flows passing through irregular geometries. Unlike the conventional MCS, we modify the momentum conservation principle to be more general, accommodating a non-negative wet cross-sectional area due to irregular geometry. We successfully conduct numerous numerical simulations by examining various scenarios involving one-layer and two-layer flow through irregularly shaped channels or structures. Our results show that the correct surface wave profile generated by a one-dimensional dam break through the triangular obstacle in the open channel can be simulated very well. Comparison with the existing experimental data seems promising although some disparities are being found due to dispersive phenomena with RMSE less than 5%. Furthermore, our scheme is successfully extended to simulate the steady sub-maximal exchange in two-layer flows using specific boundary conditions. The alignment between the submaximal numerical results with exchange flow theory is noticeable in the interface profile, characteristics of flow conditions and the flux values achieved when the steady situation occurs. These satisfying results indicate that our proposed numerical model can be used for practical needs involving various flow situations both one and two-layer case
- …
