MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE - Rahman, Jaelani (2015)
Runtun waktu ialah himpunan observasi yang dicatat berurut berdasarkan waktu. Tujuan dari metode runtun waktu ialah menemukan model yang sesuai sehingga didapatkan hasil peramalan yang baik. Salah satu model runtun waktu yang telah dikenal adalah Autoregressive. Pada data ekonomi sering terjadi perubahan struktur yang di akibatkan oleh perubahan kebijakan pemerintah, krisis ekonomi, perang dan model Autoregressive belum mampu menjelaskan perubahan struktur tersebut. Perubahan struktur biasanya ditandai dengan adanya perubahan dramatis. Markov Switching Autoregressive adalah salah satu model yang dapat digunakan jika pada data ditemui adanya perubahan struktur. Model dengan perubahan struktur ialah model dengan parameter yang berubah-ubah dalam periode waktu tertentu. Ide dasar dari Markov Switching Autoregressive ialah membuat model yang dinamis seiring denga nberubahnya data. Perubahan yang terjadi pada data seringkali dipengaruhif aktor-faktor yang tidak dapat diamati secara langsung. Markov Switching Autoregressive adalah salah satu model alternatif untuk memodelkan data yang dipengaruhi variable tidak teramati. Dalam literatur variable tidak teramati tersebut disebut state atau disimbolkan dengan S_t , dimana S_t mengikuti rantai Markov. Nilai tukar rupiah terhadap dollar mengalami perubahan dramatis pada periode 1997-1998 dan perubahan tersebut dapat terjadi kembali di masa yang akan datang. Penyebab terjadinya perubahan pada nilai tukar tersebut juga seringkali tidak dapat diamati secara langsung. Estimasi parameter dengan menggunakan maksimum likelihood dan perhitungannya menggunakan algoritma ExpectationMaximization. Dalam pendugaan parameter menggunakan software Eviews dan Oxmetrics 7. Chow test menangkap adanya perubahan struktur pada data nilai tukar dollar terhadap rupiah November 1995 sampai Maret 2015 dan model yang sesuai adalah MSAR(3,1). Time Series is a set of observations generated sequentially in time. The purpose of time series method is to find an appropriate modelto get goodforecastingresults. One of time series model has been known is Autoregressive. In Economic data often occurs structural change is influenced by government policy, economic crisis, war and autoregressive hasn't been able to explain that structural change. Structural change is usually characterized by a dramatic change. Markov Switching Autoregressive is a model that can be used if in data is found structural change. The basic idea of Markov Switching Autoregressive is to create dynamic model to follow changes in data. Changes indata are ofteninfluenced byfactorsthat can't beobserved directly. Markov Switching Autoregressive is one of alternative model for modeling data thatinfluenced byunobservablevariables. In the literature, unobserved variables is called state or symbolized by S_t, where S_t follow a Markov Chain. In the period 1997-1998 the exchange rate of rupiah to US Dollar occur dramatic change and that changes can be happen again in the future and the cause of dramatic change often cannot be observed directly. Parameters estimation are using maximum likelihood and calculation using Expectation Maximization. Parameters estimation with Eviews and Oxmetrics 7 software. Chow test capture in the exchange rate of Dollar to Rupiah from November 1996 until March 2015 occur structural change and appropriate model is MSAR(3,1)