Nainggolan, Nelson Primary Author mixed material bibliography Bandung Program Pasca Sarjana 2011 id Indonesia

xxi,;126 hlm,;29 cm oleh Nelson Nainggolan 140130060008 Disertasi Doktor, Program Pascasarjana Universitas Padjadjaran Promotor: Budi Nurani Ruchjana Co-Promotor: Rustam Effendi Siregar dan Sutawanir Darwis ABSTRAK Disertasi ini menyajikan basil penelitian integrasi model Generalized Space Time AutoRegressive (GSTAR) dengan variansi galat AutoRegressive Conditional Heteroscedastic (ARCH), dinamakan GSTAR-ARCH. Model ini merupakan time series multivariat dengan mean GSTAR dan variansi ARCH. Pengembangan GSTAR ini dimotivasi oleh variabel yang sexing memiliki variansi tidak konstan misalnya inflasi. Variansi tidak konstan pada inflasi dapat dipengaruhi oleh adanya intervensi misalnya situasi sosial politik, kebijakan ekonomi dan sebagainya. Oleh karena itu, G STAR-ARCH dapat digunakan untuk memodelkan fenomena intervensi pada inflasi. Penaksiran parameter dilakukan dengan merepresentasikan GSTAR-ARCH sebagai model regresi-ARCH. Matriks penjelas dalam menaksir parameter dinyatakan sebagai sub matriks kolom. Susunan sub matriks kolom ini memberikan keuntungan diantaranya mempermudah pengolahan data, menyederhanakan penaksiran parameter model GSTAR orde satu. Penaksiran parameter GSTAR-ARCH dikerjakan dalam dua tahap. Pertama, parameter persamaan variansi ditaksir dengan Maksimum Likelihood (ML) melalui metode scoring. Kedua, parameter persamaan mean GSTAR. ditaksir dengan Generalisasi Kuadrat Terkecil (GKT). Metode GKT diperoleh dengan melakukan transformasi linier terhadap model sehingga diperoleh bentuk tranformasi yang memenuhi asumsi penaksiran metode kuadrat terkecil. Pada disertasi ini telah dibuktikan bahwa penaksir GKT parameter GSTAR-ARCH bersifat tak bias. Model GSTAR-ARCH dengan bobot seragam diterapkan pada data inflasi tiga kota di Provinsi Jawa Barat, yaitu: Bandung, Tasikmalaya dan Cirebon. Fenomena inflasi pada ketiga lokasi diamati selama 219 bulan, Januari 1990 sampai dengan Maret 2008. Badan Pusat Statistik (BPS) menetapkan tiga kota ini yang mewakili Provinsi Jawa Barat. Pengaruh ARCH signifikan pada tingkat kepercayaan 95%. Selanjutnya, model variansi bersyarat ARCH yang dihitung pada masing-masing lokasi menunjukkan koefisien-koefisien model ARCH Kata kunci: GSTAR, ARCH, iriflasi, intervensi. Nainggolan, Nelson GSTAR, ARCH, iriflasi, intervensi. 510 Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi 510 Nai p/R.14.2 01001110100198 Perpustakaan Pusat (Ref.14.2) 510 Nai p/R.14.2 scan0001.jpg.jpg 11510 2017-04-01 15:44:35 2017-07-17 08:33:27 machine generated