Hubungan antara Pergerakan Beberapa Indeks Harga Saham di Indonesia Menggunakan Metode Statistik Gerber

  • Resty Utami Aprillia 10060119010 Statistika
  • Suliadi Fakultas MIPA, Universitas Islam Bandung
Keywords: Kendall τ, Return Indeks Harga Saham, Statistik Gerber

Abstract

Abstract. Correlation analysis is a statistical analysis used to measure the strength reslationship between two variables. For the non-parametric one, Kendall τ is suitable when there are outliers or at least ordinal/ranking scale data or for non normal data. The Gerber statistic is similar to Kendall τ, introduced by Gerber, et al., (2021) which is suitable for looking at the strength of relationships of variables that move quickly over time such as hours or days as in stock data. This statistic measures the correlation between two variables as the ratio of the difference between the number of concordant and discordant pairs. The Gerber statistic has robust properties that are not sensitive large movements (outlier) and departure from normality. It also ignores the small movement, since it can be only a noise (s). Hence, it is useful to measure the strength of relationship of rapid and extreme movement of two variables. This study applied the Gerber statistics to stock price index return data to measure the strength of the relationship between the movements of several stock price index returns, namely the Composite Stock Price Index (CSPI), LQ45 Index, IDX30 Index, Kompas100 Index, BISNIS-27 Index, Investor33 Index, and MNC36 Index for the period 2018-2022. It is found that the strength of the relationship between the movements of several stock price index returns is generally positive with a significant strength of the relationship.

Abstrak. Analisis korelasi adalah analisis statistik yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel. Untuk non-parametrik, Kendall τ cocok digunakan ketika terdapat outlier atau minimal data berskala ordinal/ranking atau data tidak berdistrubusi normal. Statistik Gerber mirip dengan Kendall τ, diperkenalkan oleh Gerber, dkk., (2021) yang cocok untuk melihat kekuatan hubungan variabel yang bergerak cepat dari waktu ke waktu seperti jam atau hari seperti pada data saham. Statistik ini mengukur korelasi antara dua variabel sebagai rasio perbedaan antara jumlah pasangan konkordandan diskordan. Statistik Gerber memiliki sifat kuat yang tidak sensitif terhadap pergerakan besar (outlier) dan penyimpangan dari normalitas. Statistik ini juga mengabaikan pergerakan kecil, karena hal tersebut hanya berupa noise. Oleh karena itu, statistik ini berguna untuk mengukur kekuatan hubungan pergerakan cepat dan ekstrem dari dua variabel.Penelitian ini mengaplikasikan Statistik Gerber pada data return indeks harga saham untuk mengukur kekuatan hubungan antara pergerakan beberapa indeks harga saham, yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Indeks LQ45, Indeks IDX30, Indeks Kompas100, Indeks BISNIS-27, Indeks Investor33, dan Indeks MNC36 periode 2018-2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kekuatan hubungan antara pergerakan beberapa return indeks harga saham secara umum adalah positif dengan kekuatan hubungan yang signifikan.

References

Gerber, S., Javid, B., Markowitz, H., Sargen, P., & Starer, D. (2019). The Gerber Statistic: A Robust Measure of Correlation. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3351212.

Gerber, S., Markowitz, H., Ernst, P., Miao, Y., Javid, B., & Sargen, P. (2021). The Gerber Statistic: A Robust Co-Movement Measure for Portfolio Optimization. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3880054.

Lee, D. K., In, J., & Lee, S. (2015). Standard Deviation and Standard Error Of The Mean. Korean Journal of Anesthesiology.

Suliadi. (2015). Analisis Regresi. Prodi Statistika Unisba

Van Doorn, J., Ly, A., Marsman, M., & Wagenmakers, E. J. (2018). Bayesian Inference for Kendall’s Rank Correlation Coefficient. American Statistician, 72(4), 303–308. https://doi.org/10.1080/00031305.2016.1264998.

Agnesya Risnandar, & Anneke Iswani Achmad. (2023). Pemodelan Generalized Space Time Autoregressive untuk Meramalkan Indeks Harga Konsumen. Jurnal Riset Statistika, 43–50. https://doi.org/10.29313/jrs.v3i1.1792

Sahwa Chanigia Viqri, Z., & Kurniati, E. (2023). Perbandingan Penerapan Metode Fuzzy Time Series Model Chen-Hsu dan Model Lee dalam Memprediksi Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika. 1(1), 19–26. https://doi.org/10.29313/datamath.v1i1.12

Salsabila Pratiwi, & Marizsa Herlina. (2023). Pengaruh Harga Pangan terhadap Inflasi dengan Metode Vector Autoregressive Integrated Moving Average. Jurnal Riset Statistika, 87–96. https://doi.org/10.29313/jrs.v3i2.2690

Published
2024-02-08