PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE (MSAR) PADA DATA TIME SERIES

Aulianda Prasyanti, Mustofa Usman, Dorrah Aziz

Abstract


Model Markov Switching Autoregressive (MSAR) adalah suatu model yang menganalisis perubahan kondisi fluktuasi padadata time series. Data time series yang digunakan pada penelitian ini adalah kurs dollar AS terhadap rupiah pada tanggal15 Mei 2016 sampai 20 Februari 2017. Data kurs mempunyai pergerakan perubahan kondisi fluktuasi yakni apresiasi dandepresiasi. Kondisi apresiasi dan depresiasi dianggap suatu variabel yang tidak teramati yang disebut dengan state. Padapenelitian ini estimasi parameter dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Namun, pada modelMSAR terdapat variabel state dan nilai peluang ( ) yang tidak dapat diketahui nilainya dengan metode MLE sehinggadilakukan proses filtering dan smoothing terlebih dahulu untuk mencari nilai peluang tersebut. Model terbaik yang diperolehadalah MS(2)AR(2) dengan peluang perpindahan state disajikan dalam matriks transisi. Dalam model MSAR dihitung rataratadurasi lama state apresiasi bertahan sebesar 15 hari dan rata-rata durasi state depresiasi bertahan sebesar 22 hari.Kata kunci : MSAR, fluktuasi, filtering, smoothing, peluang

Article Metrics

Abstract view : 1090 times
PDF - 1001 times

Full Text:

PDF

References


Hamilton, J.D. 1994. Time Series Analysis. Princeton University Press.

Wei, W.W. 2006. Time Series Analysis : Univariate and Multivariate Methods (2nd ed). Pearson, New York.

Franses, P.H., Dijk, D.V., and Opschoor, A. 2014. Time Series Model : for Bussiness and Economic Forecasting 2nd edition. Cambridge, University Press.

Brockwell, P.J., and Davis, R.A. 2002. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer : New York.

Cox, D.R., and Miller, H.D., 1965. The Theory of Stochastic Process. Chapman and Hall : London.

Kim, C.J and Nelson C.R, 1999. State Space Models with Regime Switching, Classical and Gibs Sampling Approaches with Applications. Cambridge, MA: MIT Press.

Privault, N. 2013. Understanding Markov chain : Examples and Applications. Springer : Singapore.

Hamilton, J.D. 1989. A New Approach to the Economic Analysis of Nonstionary Time Series and the Business Cycle. Econometrica 57: 357-384.

Hamilton, J.D. 1996. Specification Testing in Markov-Switching Time Series Model. Journal of Econometrics, Vol 70: 127-157.

Azam, I. 2007. The Effect of Model-Selection Uncertainty on Autoregressive Models Estimates. International Research Journal of Finance and Economics, issue. 11, hal 80-93.

Jarque, C. M. and Berra, A.K. 1980. Efficient Tests For Normality, Homoskedasticity, and Serial Independence of Regression Residuals. Economic Lettters. 6: 255-259.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.