Analisa Data Statistik : Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volatilitas Cadangan Devisa Indonesia menggunakan Time Series Analysis dengan Metode ARCH – GARCH dan VAR

Data finansial seperti cadangan devisa, nilai tukar, maupun tingkat suku bunga mempunyai karakteristik tersendiri dibandingkan data deret waktu (time series). Beberapa karakteristik dari data finansial yaitu menunjukan volatilitas yang tinggi mengikuti periode waktu, sedangkan variansi/ragam adalah konstan untuk data jangka waktu yang panjang.

Dalam beberapa periode terdapat variansi/ragam data finansial relatif tinggi. Keadaan ini disebut conditionally heteroskedastic. Jika terdeteksi adanya conditionally heteroskedastic maka model autoregressive moving average (ARMA) tidak akurat lagi untuk digunakan. Model deret waktu (time series) yang mengakomodir adanya heteroskedastic / heteroskedastisitas adalah ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) / GARCH (General Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) . Model lain selain ARCH & GARCH adalah TARCH, E-GARCH, M-GARCH, TGARCH dan lain-lain.

Variabel-variabel ekonomi biasanya nonstasioner dan mempunyai sifat kointegrasi, sehingga model statistik yang dibentuk harus dapat mengatasi dan mencerminkan sifat tersebut. Metode yang sesuai dengan permasalahan ini adalah metode VAR (Vector Autoregression).

Variabel yang digunakan sebanyak lima variabel makro ekonomi. Kelima Variabel tersebut yakni cadangan devisa, nilai tukar rupiah terhadap USD, tingkat suku bunga, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan netto ekspor.

Metodologi yang digunakan dimulai dengan metode ARCH/GARCH yang fungsinya untuk mengatahui ada tidaknya volatilitas dari masing-masing variabel yang diteliti. Selanjutnya dengan metode VAR akan selidiki pengaruh volatilitas dari variabel nilai tukar, suku bunga, IHSG dan neto ekspor terhadap volatilitas cadangan devisa. Hasil model VAR yang diperoleh tersebut kemudian digunakan untuk melakukan uji berikutnya yaitu uji kointegrasi Johansen untuk mengetahui hubungan keseimbangan jangka panjang dan Vector Error Correction Mechanism (VECM) untuk mengetahui hubungan keseimbangan jangka pendek.

Kesimpulan dari hasil analisa data yaitu bahwa variabel-variabel yang terdeteksi adanya ARCH/GARCH adalah variabel cadangan devisa, IHSG, nilai tukar, dan neto ekspor. Sedangkan variabel tingkat suku bunga tidak menunjukkan gejala adanya heteroskedastisitas dalam series datanya.

Untuk Konsultasi Analisa data selanjutnya, yang berhubungan dengan Time Series Analisis (AR, MA, ARMA, ARIMA, ARCH, GARCH, TARCH, E-GARCH, M-GARCH, T-GARCH, dll) menggunakan eviews silahkan menghubungi :

Beta Consulting

Telp: (021)3333 7389 – 0819 4505 9000
Email: info@bengkeldata.com

www.Bengkeldata.com
www.olah-data.com

follow us:
http://Twitter.com/olahdata

ARCH, GARCH, cadangan devisa, IHSG, neto ekspor, nilai tukar, tingkat suku bunga, uji kointegrasi, volatilitas, VAR, VECM, heteroskedastisitas, ARMA, deret waktu, time series, heteroskedastic, analisa data, konsultan, jasa,analisis data,analisis data statistik, analisa data, analisa data statistik, jasa statistik, konsultan statistik, jasa survei, konsultan survey, jasa riset pasar, konsutan riset pasar,skripsi, tesis, disertasi,ahli, olah data, olahdata, pengolahan, olah data, statistik, statistika, skripsi, tesis, data panel, regresi, korelasi, SEM, validitas, reliabilitas, survei pasar, alpha, cronbach, pearson, tugas, akhir, sarjana, jakarta, penelitian, spss, eviews, amos, lisrel, minitab, regresi, konsultasi, konsultan, analisis data, analisis data statistik, analisa data, analisa data statistik, jasa statistik, konsultan statistik, jasa survei, konsultan survey, jasa riset pasar, konsutan riset pasar , skripsi, tesis, disertasi,ahli, olahdata, pengolahan, olah data, statitistik, statistika, skripsi, tesis, data panel, regresi, korelasi, SEM, validitas, reliabilitas, survei pasar, alpha, cronbach, pearson,tugas, akhir, sarjana, jakarta, penelitian, spss, amos

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: