62
2. Analisis VAR
Pada dasarnya, Analisis VAR meliputi Uji Stasioneritas Data dan Estimasi Model VAR dengan VECM.
a. Uji Stasioneritas Data
Untuk menguji cointegration, kita perlu melakukan Uji Akar Unit. Uji akar unit ini digunakan untuk melihat apakah data yang diamati stasioner
atau tidak stasioner. Test ini sebenarnya hanya merupakan pelengkap dari analisis VAR, mengingat tujuan dari analisis VAR adalah untuk menilai
adanya hubungan timbal balik di antara variabel-variabel yang diamati, dan bukan test untuk data. Akan tetapi, apabila data yang diamati adalah
stationer, hal ini akan meningkatkan akurasi dari analisis VAR. Tujuan dari test ini adalah untuk menyelidiki hipotesis berikut :
Ha : “terdapat hubungan jangka panjang antara indeks berbasis syariah dengan saham berbasis konvensional.”
Dalam statistik dan ekonometrik, uji akar unit digunakan untuk
menguji adanya anggapan bahwa sebuah data time series tidak stasioner. Uji
yang biasa digunakan adalah uji augmented Dickey–Fuller. Uji lain yang serupa yaitu Uji Phillips–Perron. Keduanya mengindikasikan keberadaan
akar unit sebagai hipotesis null. Perlu diketahui bahwa data yang dikatakan stasioner adalah data yang bersifat flat, tidak mengandung komponen trend,
dengan keragaman yang konstan, serta tidak terdapat fluktuasi periodik. Untuk diketahui adanya akar unit, maka dilakukan pengujian Dickey-Fuller
DF-test sebagai berikut:
63
Jika variabel sebagai variabel dependen, maka akan diubah menjadi
Y
t
= ρ Y
t-1
+ U
t
Jika koefisien Y
t-1
ρ adalah = 1 dalam arti hipotesis diterima, maka variabel mengandung unit root dan bersifat non-stasioner. Untuk mengubah
trend yang bersifat non-stasioner menjadi stasioner dilakukan uji orde pertama first difference
ΔY
t
= ρ-1 Y
t
– Y
t-1
Koefisien ρ akan bernilai 0, dan hipotesis akan ditolak sehingga model
menjadi stasioner. Hipotesis yang digunakan pada pengujian augmented dickey fuller
adalah: H1b :
ρ = 0 Terdapat unit roots, variabel Y tidak stasioner H1b :
ρ ≠ 0 Tidak terdapat unit roots, variabel Y stasioner Kesimpulan hasil root test diperoleh dengan membandingkan nilai t-
hitung dengan t-tabel pada tabel Dickey-Fuller. Keberadaan cointegration hubungan antara dua variabel menyiratkan
bahwa ada setidaknya efek kausal dari satu variabel ke variabel yang lain. Namun, arah kausalitas tidak ditentukan oleh Cointergration Test. Untuk
menentukan arah penyebab iulah tes kausalias Granger digunakan. Keberadaan kointegrasi antara variabel-variabel akan memerlukan
kausalitas Granger untuk diimplementasikan dalam Vector Error Correction Model VECM jika data yang diteliti tidak stasioner. Jika data yang diteliti
64
stasioner, maka model Vector Autoregresive VAR yang digunakan untuk menguji kausalitas.
b. Vector Error Correction Model VECM
Kategori