Lestari, DwiRetno (2014) Pemodelan Deret Waktu Multivariat Dengan Metode Fungsi Transfer Multi Input Egarch In Mean. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Model fungsi transfer multi input seperti halnya model ARIMA mengasumsikan bahwa varians sisaan homogen. Ketika asumsi kehomogenan varians sisaan tidak terpenuhi maka dapat dilakukan pemodelan varians. Penelitian terdahulu melakukan pemodelan fungsi transfer multi input ARCH-GARCH, tanpa memperhatikan efek asimetris pada sisaan dan analisis yang dilakukan hanya pada masing-masing input. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah inflasi bulanan dengan deret input suku bunga SBI, harga minyak mentah dunia dan kurs Rupiah terhadap Dolar dari bulan Januari 1998 sampai September 2013. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan inflasi bulanan, serta menjelaskan hubungan antara inflasi bulanan dan ketiga faktor yang mempengaruhi dengan model fungsi transfer multi input EGARCH in mean. Hasil pemodelan dengan fungsi transfer multi input EGARCH(1,1)-M menunjukkan bahwa inflasi pada bulan tertentu berkaitan dengan inflasi satu bulan sebelumnya, suku bunga SBI satu, dua dan tiga bulan sebelumnya, harga minyak mentah dunia empat dan lima bulan sebelumnya, kurs Rupiah terhadap Dolar satu dan dua bulan sebelumnya serta berkaitan pula dengan sisaannya pada bulan tersebut, satu dan dua bulan sebelumnya. Sedangkan varians sisaan atau yang biasa disebut resiko, tidak cukup berpengaruh nyata terhadap inflasi. Hasil peramalan tiga periode mendatang dengan model fungsi transfer multi input EGARCH(1,1)- M menunjukkan nilai inflasi yang menurun. Besarnya inflasi tiga bulan mendatang adalah sebesar 1,88%; 1,83% dan 1,79%. Hal ini bermakna bahwa perbandingan perubahan indeks harga konsumen dari bulan September ke Oktober 2013 dengan indeks harga konsumen bulan September adalah sebesar 1,88%. Inflasi pada tingkat tersebut masih tergolong rendah.
English Abstract
Multiple input transfer function model such as ARIMA models assume that the error variance is homogeneous. When the assumption of homogeneity is not met then the problem can be solve by modeling variance. Multiple input transfer function ARCHGARCH has already been used in the previous research, regardless of the effect on the error asymmetric and the analysis performed only on each input. The data used in this research is monthly inflation, with input series are SBI rates, crude oil prices and the Rupiah exchange rate from January 1998 to September 2013. The aim of this research to model and forecast the monthly inflation, as well as explaining the relationship between inflation and the three affect factors by multiple input transfer function EGARCH in mean model. The results of modeling showed that monthly inflation at a given month is connected by the previous month of inflation, the SBI rate one, two and three previous months, crude oil prices four and five previous months, the Rupiah exchange rate one and two previous months as well as influenced error in the month, one and two previous months. Conditionally variance or be called risk premium doesn’t enought give the real impact on inflation. The three forecasting future periods with multiple input transfer function EGARCH(1,1)-M model showed the values of inflation become lower. The amount of inflation for the next three months is 1,88%; 1,83% and 1,79%. It’s mean that the comparation of consumer price indeks change-over from September to October 2013 by consumer price index in September 2013 is 1,88%. The level of this inflation still in low level.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2014/51/051400802 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 11 Feb 2014 07:51 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 07:06 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/154065 |
Preview |
Text
Pages_from_SKRIPSI_FULL4.pdf Download (13MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |