Pt Kudamas Forexindo

Jalan Flores, Simomulyo, Surabaya Kode pos Jalan Flores, Simomulyo, Surabaya Flores, Kelurahan Simomulyo Kota SURABAYA Kodepos 60281 JLN. FLOREN, KEL. SIMOMULYO Alamat Usaha, Perusahaan atau institusi Yang Berkode pos 60281 Globale Immobilien Indonesien, Jl Raya Gubeng 35, Gubeng, Gubeng Muara Digital Print Foto, Jl Gubeng 50, Gubeng, Gubeng Moetmainah Prajitno Prof. Dr. drg, Jl Sumbawa 15, Gubeng, Gubeng Yayasan Merpati Pos, Jl Jawa 42, Gubeng, Gubeng PT. Kudamas Forexindo, Jl Sumatera 20 F6-H, Gubeng, GubengPERAMALAN INDEKS NIKKEI 225 DENGAN PENDEKATAN ZEIT SERIE DI PT. KUDAMAS FOREXINDO SURABAYA Berkembangnya kegiatan pasar modal di Indonesien membuat banyak orang Kini tidak hanya menginvestasikan modal Yang dimilikinya Pada sejumlah aset riil seperti tanah rumah emas dsb. Tapi saat ini banyak Investor Yang menginvestasikan modalnya dalam bentuk saham mata uang Asing maupun indeks bahkan bagi Investor Yang pintar dan Berani menanggung resiko Aktivitas Yang dilakukan juga bisa mencakup Pada aset-aset finansial Yang Lebih kompleks seperti garantiert Option dan Futures maupun ekuitas internasional. Tujuan melakukan investasi dipasar modal tentu saja untuk memperoleh keuntungan Yang besarnya berlipat ganda Dari nilai dana Yang diinvestasikan dengan Marge jaminan Yang relatif kecil. Penelitian dilakukan di PT Kudamas Forexindo yaitu Suatu Perusahaan Yang bergerak dibidang investasi valuta Asing dan saham dengan Variabel Yang diteliti adalah nilai schließen hoch dan niedrig indeks öffnen Nikkei 225. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan Modell Dari fungsi bivariate nilai übertragen offen ke t terhadap nilai Hohe indeks Nikkei ke t nilai offen ke t terhadap nilai niedrigen indeks Nikkei ke t dan nilai schließen t-1 terhadap nilai offen indeks Nikkei ke t sekaligus mendapatkan peramalan Dari Modell tersebut. Dari hasil analisa ARIMA univariatenya didapatkan bahwa Modell Dari keempat Variabel adalah ARIMA 010. Seperti terdapat dalam buku Wei 1994 Yang menyatakan bahwa Daten saham memang biasanya berpola Irrfahrt. Oleh karena itu selbst menggunakan analisa ARIMA univariate juga dilakukan analisa dengan fungsi Transfer bivariate. Dengan fungsi übertragen bivariate didapatkan Modell Dari nilai öffnen ke tX terhadap nilai Hohe indeks Nikkei ke dJ dengan rsbpq sebesar 00001 adalah.0 O.68849YH 0.31151Yt2 O.61680x-0.42466rt 1 -0.61649.tt 2 bei Yang berarti nilai hohe indeks Nikkei 225 pada Waktu ke-t dipengaruhi oleh nilai hohe pada saat t-1kemarin dan nilai hohe pada Waktu t-2 juga dipengaruhi Secara langung oleh nilai offen t oleh nilai offen kemarin tl oleh nilai offen dua hari yang lalu beserta penyimpangan pada Waktu ke t Modell peramalan yang didapatkan pada Modell ini memiliki prosentase kesalahan ramalan dengan nilai sebenarnya sebesar 3,63 MAPE dan jika dihitung Secara satuan memiliki kesalahan sebesar 312,713 satuan MAD. Untuk nilai Öffnen ke t terhadap nilai Low indeks nikkei ke t didapatkan Modell fungsi Transfer Yt Yt-l 0.9646xt -0.464x1 bei -0.91722at 1 dimana ukuran kesalahan peramalan Dari nilai sebenarnya untuk Modell ini adalah 4,84. Untuk nilai Schließen t-l terhadap nilai Hohe indeks Nikkei ke t didapatkan fungsi Transfer 01010 Yt Yt-l 0.24245xt - 0.99495xt1 0.75250xt 2 bei - 0.92769ot 1 dimana Modell ini menghasilkan nilai prosentase kesalahan sebesar 3,18 dan kesalahan peramalan sebesar 273,457 satuan. Indeks Nikkei Margin Transfer bivariate Modell ARIMA Quelle Non Degree, Statistik, RSS t 519.55 Dam p, 2003 Berichterstattung ITS Gemeinschaft Rechte Copyright 2010 by ITS-Bibliothek. Diese Veröffentlichung ist urheberrechtlich und Genehmigung geschützt sollten in einem retrievel System oder Übertragung in irgendeiner Form oder mit irgendwelchen Mitteln, elektronisch, mechanisch, durch Fotokopieren, Aufzeichnen oder ebenfalls vor jeder verbotenen Reproduktion, Speicherung aus der ITS-Bibliothek erhalten werden. Informationen zu Berechtigungen erhalten Sie in der ITS-Bibliothek. Zurück zur Liste Non Degree Um den Aktivierungsprozess zu erleichtern, füllen Sie bitte das Anmeldeformular vollständig und vollständig aus. Registrierung Aktivierung unserer Mitglieder verarbeitet bis zu 24 Stunden (per E-Mail). Bitte warten Sie geduldig Bagaimana pendapat Anda tentang layanan Repository kami Sie verbunden sind, von 78.109.24.111 Opera9.80 (S60 SymbOS Opera Mobi1209 U fr) Presto2.5.28 Version10.1ANALISIS PERAMALAN nilai Tukar MATA uang Asing TERHADAP DOLLAR DI PT. KUDA MAS FOREXINDO SURABAYA mit Dalam memasuki masa Pembangunan Jangka Panjang Tahap II Indonesien Makin giat melaksanakan Pembangunan di segala bidang terutama di bidang ekonomi yang juga menyebabkan Semakin meningkatnya perkembangan Lingkungan Bisnis Secara global yang mengakibatkan taraf hidup masyarakat Semakin meningkat. Peningkatan ini Membrana Dampak Timbulnya Kebutuhan Investasi Yang Semakin Besar. Untuk memenuhi kebutuhan investasi Yang Semakin besar tersebut salah satu bentuk alternatif bentuk investasi adalah dengan menginvestasikan kelebihan dana dalam deposito valuta Asing Yang menjanjikan Tingkat Yang Pasti dalam bentuk bunga deposito setelah jangka Waktu tertentu. Transaksi perdagangan valuta asing tidak terlepas dari pergerakan fluktuasi nilai tukar mata uang suatu negarischer terhadap mata uang negara lain. Fluktuasipergerakan nilai tukar mengalami perubahan nilai setiap saat bahkan kadang terjadi dalam hitungan pro sekischen detik. Oleh karena itu untuk mengurangi resiko pengambilan posisi diperlukan Suatu Teknik peramalan Yang dapat digunakan dalam memberikan sinyal apakah nilai Tukar valuta Asing Akan menguat atau melemah. Dalam penelitian ini permasalahan Yang Timbul adalah bagaimana menentukan Modell peramalan Terbaik dengan menggunakan Modell ARIMA dan regresi kemudian membandingkan hasil Kedua metode tersebut. Daten yang diolah merupakan Daten sekunder yang diperoleh dari PT. KUdamas Forexindo Surabaya yang terdiri atas nilai tukar mata uan Schweizer CHF Jepang JPY dan poundsterling GBP. Dari analisa Daten untuk Modell ARIMA diperoleh hasil ramalan ARIMA 010 Yang memiliki persamaan matematis sebagai berikut ZtZt-lat Persamaan diatas berarti nilai Tukar valuta Asing Pada Waktu ke-t sama dengan nilai Tukar valuta Asing Pada Waktu sebelumnya ditambah penyimpangan Pada Waktu ke-t. Sedangkan hasil ramalan dengan metode regresi diperoleh hasil untuk eHF dan GBP nilai Tukar Pada Waktu ke-t ditentukan oleh nilai pembukaan Pada Waktu ke-t. Sedangkan untuk nilai tukar JPY pada waktu ke-t ditentukan oleh nilai penutupan pada waktu t-l. Pada hasil perhitungan nilai MSE Pada Masing-Masing hasil peramalan diperoleh nilai MSE autoregresi Lebih kecil daripada nilai MSE ARIMA Box-Jenkins. Ekonomi Ablagerung valuta asing pembangunan regresi sekunder Quelle Unabhängigkeit, Statistik RSSt 519.535 Ika a. 2004 Abdeckung ITS Gemeinschaftsrechte Copyright 2010 durch ITS Bibliothek. Diese Veröffentlichung ist urheberrechtlich und Genehmigung geschützt sollten in einem retrievel System oder Übertragung in irgendeiner Form oder mit irgendwelchen Mitteln, elektronisch, mechanisch, durch Fotokopieren, Aufzeichnen oder ebenfalls vor jeder verbotenen Reproduktion, Speicherung aus der ITS-Bibliothek erhalten werden. Informationen zu Berechtigungen erhalten Sie in der ITS-Bibliothek. Zurück zur Liste Non Degree Um den Aktivierungsprozess zu erleichtern, füllen Sie bitte das Anmeldeformular vollständig und vollständig aus. Registrierung Aktivierung unserer Mitglieder verarbeitet bis zu 24 Stunden (per E-Mail). Bitte warten Sie geduldig Bagaimana pendapat Anda tentang layanan Repository kami Sie verbunden sind, von 78.109.24.111 mit Opera9.80 (Android Linux Opera MobiADR-1012211514 U en) Presto2.6.35 Version10.1