PENERAPAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR (2)) PADA DATA INFLASI DI PROVINSI JAWA TIMUR DAN BALI
DOI:
https://doi.org/10.46306/bay.v1i1.6Keywords:
Bali, Inflation, East Java, VARAbstract
Fenomena inflasi merupakan suatu gejala atau kejadian yang dapat diamati dimana tingkat harga umum mengalami kenaikan secara terus menerus. Penelitian ini memodelkan Inflasi di Provinsi Jawa Timur dan Bali dengan menggunakan model VAR. Model VAR yang didapat adalah model VAR dengan lag 2. Hasil yang didapat menunjukkan laju inflasi di Jawa Timur akan menurun ketika laju inflasi di Bali pada dua periode sebelumnya juga menurun dan satu periode sebelumnya meningkat. Selain itu, laju inflasi di Bali akan meningkat dengan meningkatnya laju inflasi di Jawa Timur baik periode kemarin atau satu periode sebelumnya maupun dua periode sebelumnya. Sebaliknya, laju inflasi di Bali akan menurun ketika laju inflasi pada dua periode sebelumnya meningkat
References
Amisano, G., & Giannini, C. (1997). Topics In Structural VAR Econometrics. Heidelberg, Germany: Springer-Verlag Berlin.
Amry, F., Kusnandar, D., & Debataraja, N. (2018). Model Vector Autoregressive (VAR) dalam Meramal Produksi Kelapa Sawit PTPN XIII. uletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster), 7(2).
Badan Pusat Statistik. (2018, Maret 17). http://www.bps.go.id.
Boediono. (1994). Ekonomi Moneter Seri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi. Yogyakarta.
Hasoloan, J. (2012). Ekonomi Moneter. Yogyakart: Grafindo.
Juliana, & Sadono. (2004). Pengantar Teori Makro Ekonomi. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Juliodinata, A. ( 2017). Metode Vector Autoregressive dalam Menganalisis Pengaruh Kurs Mata Uang, Inflasi dan Suku Bunga Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan. Skripsi: Universitas Negeri Makassar.
Rosmanicke, R. (2009). Peramalan Indeks Harga Konsumen 4 kota di Jawa Timur Menggunakan Model Generalized Space Time Autoregressive.
Rosyidah, H., Rahmawati, R., & Prahutama, A. (2017). Pemodelan Vector Autoregressive (VAR X) untuk Meramalkan Jumlah Uang Beredar di Indonesia,. Jurnal Gaussian, 6(3).
Tsay, R. (2014). Multivariate Time Series Analysis With R and Financial Applications. Chicago IL. : Booth School of Business University of Chicago.
Wei, W. ( 2005). Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods, Second Edition. The Fox School of Business and Management Temple University.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Jurnal Bayesian : Jurnal Ilmiah Statistika dan Ekonometrika
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
