Pemodelan Error Correction Model- Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (Ecm
| Main Author: | Nurvelia, Nabila |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/183374/1/0520090260-%20NABILA%20NURVELIA.pdf http://repository.ub.ac.id/183374/ |
Daftar Isi:
- Error Correction Model (ECM) merupakan model dinamis yang menghubungkan sifat kesetimbangan jangka pendek maupun jangka panjang. Pada model ECM, terdapat hubungan satu arah dan kointegrasi antar variabel. Model ECM memiliki asumsi seperti pemodelan model deret waktu pada umumnya yang harus terpenuhi, yaitu ragam sisaan yang konstan. Apabila asumsi ini dilanggar karena data memiliki volatilitas yang tinggi maka perlu dilakukan pemodelan terhadap ragam sisaan. Akan tetapi pada praktiknya, beberapa data ekonomi memiliki volatitilas yang diikuti efek asimetris. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan BI Rate dan tingkat inflasi menggunakan model ECM-EGARCH (1,1). Hasil pemodelan ECMEGARCH (1,1) menunjukkan bahwa tingkat inflasi pada bulan tertentu dipengaruhi oleh tingkat inflasi satu bulan sebelumnya dan BI Rate pada bulan tersebut. Hasil penelitian juga menunjukkan adanya efek asimetris dan dari kurva News Impact menunjukkan bahwa guncangan negatif mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap volatilitas dibanding guncangan positif dengan besaran yang sama. Artinya, shock ketika tingkat inflasi meningkat (bad news) mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap volatilitas dibanding shock ketika tingkat inflasi menurun (good news).