Vector Autoregression HASIL DAN PEMBAHASAN

difference . Jika seluruh variabel sudah stasioner, maka data sudah bisa digunakan untuk pengujian selanjutnya.

4.3. Vector Autoregression

Vector Autoregression dengan asumsi penggunaan lag 1 ditentukan oleh stabilitas lag structure dengan menggunakan Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial dan prinsip Parsimony. Berdasarkan hasil peramalan Cadangan Devisa CD, Excess Reserve Bank ERB, Produk Domestik Bruto PDB, Suku Bunga Pasar Uang SBPU, Kurs, Inflasi INF, Tingkat Bunga Kredit TBK, Net Ekspor NE dan Harga Relatif HR ditunjukkan pada lampiran hasil estimasi VAR sebagai berikut: p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara Tabel 4.9. Hasil Analisa VAR Vector Autoregression Estimates Date: 083010 Time: 09:43 Sampleadjusted: 1985 2008 Included observations: 24 after adjusting endpoints Standard errors in t-statistics in [ ] LOGCD LOGERB LOGHR LOGINF LOGKURS LOGNE LOGPDB LOGSBPU LOGTBK LOGCD-1 0.295145 0.110806 0.328487 0.858985 0.375782 3.193326 -1.131296 1.547455 0.293429 0.28374 0.14699 0.13014 1.00260 0.40827 1.17141 0.37378 0.79098 0.23937 [ 1.04021] [ 0.75381] [ 2.52410] [ 0.85675] [ 0.92043] [ 2.72605] [-3.02667] [ 1.95639] [ 1.22584] LOGERB-1 0.213497 1.105180 -0.205211 0.145078 0.014129 -2.264680 0.606516 -0.341141 0.031167 0.15430 0.07994 0.07077 0.54524 0.22202 0.63704 0.20327 0.43015 0.13017 [ 1.38364] [ 13.8254] [-2.89958] [ 0.26608] [ 0.06364] [-3.55502] [ 2.98384] [-0.79308] [ 0.23943] LOGHR-1 -0.261543 -0.318330 0.616327 1.144535 -0.453247 9.694700 1.177515 1.522593 -0.572229 0.61756 0.31994 0.28325 2.18220 0.88860 2.54961 0.81353 1.72158 0.52100 [-0.42351] [-0.99498] [ 2.17588] [ 0.52449] [-0.51007] [ 3.80242] [ 1.44741] [ 0.88442] [-1.09834] LOGINF-1 0.086602 0.059361 0.035753 -0.525751 -0.150904 -0.735364 -0.282007 0.010863 0.030120 0.07365 0.03816 0.03378 0.26026 0.10598 0.30408 0.09703 0.20533 0.06214 [ 1.17578] [ 1.55567] [ 1.05832] [-2.02008] [-1.42388] [-2.41830] [-2.90647] [ 0.05291] [ 0.48473] LOGKURS-1 0.115153 -0.298758 0.022530 -0.353575 0.688767 5.411104 0.375082 0.077274 -0.345761 0.23498 0.12173 0.10778 0.83032 0.33811 0.97012 0.30955 0.65506 0.19824 [ 0.49005] [-2.45417] [ 0.20904] [-0.42583] [ 2.03710] [ 5.57777] [ 1.21171] [ 0.11797] [-1.74418] LOGNE-1 0.049693 0.032308 -0.002227 -0.071021 -0.022466 -0.554607 0.008655 -0.442061 0.037210 0.06427 0.03330 0.02948 0.22710 0.09248 0.26534 0.08467 0.17917 0.05422 [ 0.77318] [ 0.97031] [-0.07554] [-0.31272] [-0.24294] [-2.09016] [ 0.10223] [-2.46732] [ 0.68628] LOGPDB-1 -0.220930 -0.218495 -0.041236 0.559120 0.015857 1.562613 0.505567 0.222198 -0.178893 0.19473 0.10088 0.08932 0.68810 0.28020 0.80395 0.25653 0.54285 0.16428 [-1.13454] [-2.16581] [-0.46168] [ 0.81256] [ 0.05659] [ 1.94366] [ 1.97082] [ 0.40931] [-1.08894] LOGSBPU-1 -0.071437 0.112724 -0.031827 1.164647 0.416206 0.506339 -0.206432 0.562142 0.151783 0.10425 0.05401 0.04782 0.36837 0.15000 0.43040 0.13733 0.29062 0.08795 [-0.68525] [ 2.08716] [-0.66561] [ 3.16159] [ 2.77463] [ 1.17644] [-1.50316] [ 1.93430] [ 1.72582] LOGTBK-1 -0.566522 -0.608469 0.352048 -1.464429 -0.545304 -0.867027 -0.833076 -1.072368 0.282024 0.44096 0.22845 0.20225 1.55816 0.63449 1.82050 0.58089 1.22926 0.37201 [-1.28475] [-2.66353] [ 1.74064] [-0.93985] [-0.85944] [-0.47626] [-1.43414] [-0.87237] [ 0.75811] C 8.722665 5.715363 0.518299 -15.07793 1.784261 -95.81371 5.131105 -13.17104 5.909052 6.55058 3.39363 3.00452 23.1470 9.42558 27.0442 8.62931 18.2611 5.52629 [ 1.33159] [ 1.68414] [ 0.17251] [-0.65140] [ 0.18930] [-3.54285] [ 0.59461] [-0.72126] [ 1.06926] R-squared 0.970258 0.998533 0.964294 0.645103 0.967551 0.917375 0.943286 0.747641 0.670476 Adj. R-squared 0.951138 0.997590 0.941340 0.416954 0.946691 0.864259 0.906827 0.585411 0.458640 Sum sq. resids 0.256406 0.068817 0.053941 3.201522 0.530866 4.370364 0.444959 1.992615 0.182489 S.E. equation 0.135332 0.070111 0.062072 0.478205 0.194728 0.558721 0.178277 0.377266 0.114171 F-statistic 50.74557 1058.774 42.01016 2.827557 46.38316 17.27113 25.87245 4.608510 3.165065 Log likelihood 20.41405 36.19772 39.12047 -9.881393 11.68107 -13.61603 13.79939 -4.191249 24.49492 Akaike AIC -0.867838 -2.183143 -2.426706 1.656783 -0.140090 1.968003 -0.316616 1.182604 -1.207910 Schwarz SC -0.376982 -1.692287 -1.935850 2.147639 0.350766 2.458859 0.174240 1.673460 -0.717055 Mean dependent 9.856033 12.46419 4.698441 2.136693 8.275340 10.44096 13.70455 2.448420 2.794317 S.D. dependent 0.612227 1.428114 0.256287 0.626272 0.843391 1.516488 0.584051 0.585920 0.155171 Determinant Residual Covariance 4.43E-18 Log Likelihood d.f. adjusted 172.9998 Akaike Information Criteria -6.916652 Schwarz Criteria -2.498951 Sumber: Lampiran Eviews, 2010 p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara Berdasarkan hasil penelitian yang ditunjukkan pada Tabel 4.9 dengan menggunakan dasar lag 1 terlihat bahwa adanya hubungan antara CD, ERB, HR, INF, Kurs, NE, PDB, SBPU dan TBK dengan lag 1, hal ini dapat disimpulkan bahwa dengan mengamati t-statistik dari masing-masing koefisien, hubungan interdependensi antara variabel CD, ERB, HR, INF, Kurs, NE, PDB, SBPU dan TBK secara statistik signifikan. Berdasarkan hasil analisa Vector Autoregression diketahui bahwa variabel sebelumnya juga mempengaruhi variabel sekarang. Di mana dapat ditunjukkan pada Tabel 4.9 bahwa variabel masa lalu t-1 berpengaruh signifikan terhadap dirinya sendiri dan variabel lain. Dari hasil estimasi tersebut di atas beserta uraiannya ternyata hubungan timbal balik antara variabel CD, ERB, HR, INF, Kurs, NE, PDB, SBPU dan TBK menjadi semakin jelas dan dengan demikian hipotesa adanya kontribusi timbal balik antara CD, ERB, HR, INF, Kurs, NE, PDB, SBPU dan TBK sebagai variabel yang diamati dalam penelitian ini terbukti. Model VAR sesuai dengan ekspektasi perekonomian Indonesia di masa mendatang, hal tersebut dapat ditunjukkan pada trend beberapa variabel yang berfluktuasi. Variabel yang paling banyak mempengaruhi yaitu ERB dan SBPU sebanyak 3 variabel sedangkan PDB tidak memiliki kontribusi terbesar pertama terhadap variabel lainnya.

4.4. Uji Kointegrasi dan Stabilitas Lag Struktur

Dokumen yang terkait

ANALISIS PENGARUH PENERAPAN INFLATION TARGETING TERHADAP KEBIJAKAN MONETER DI INDONESIA

3 42 82

ANALISIS DAMPAK KEBIJAKAN MONETER MELALUI BASE MONEY TARGETING FRAMEWORK (2000:01-2005:06) DAN INFLATION TARGETING FRAMEWORK (2005:07-2013:12) TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DAN LAJU INFLASI DI INDONESIA

0 36 104

analisis dampak kebijakan moneter melalui base money targeting framework (2000:01-2005:06) dan inflation targeting framework (2005:06-2013:12) terhadap pertumbuhan ekonomi dan laju inflasi di indonesia

2 11 110

ANALISIS PENGARUH KEBIJAKAN MONETER (MONETARY BASE TARGETING FRAMEWORK 2002:01-2005:06 DAN INFLATION TARGETING FRAMEWORK 2005:07-2013:06) TERHADAP INVESTASI DI INDONESIA

0 4 113

ANALISIS PENGARUH KEBIJAKAN MONETER (MONETARY BASE TARGETING FRAMEWORK 2002:01-2005:06 DAN INFLATION TARGETING FRAMEWORK 2005:07-2013:06) TERHADAP INVESTASI DI INDONESIA

1 11 112

ANALISIS PENGARUH KEBIJAKAN MONETER TERHADAP SEKTOR RIIL DI INDONESIA (PERIODE MONEY BASE TARGETING FRAMEWORK (2002:01-2005:06) DAN INFLATION TARGETING FRAMEWORK (2005:07-2013:12))

3 25 92

Analisis Pengaruh Kebijakan Moneter Terhadap Sektor Riil Di Indonesia (Periode Money Base Targeting Framework (2002:01-2005:06) Dan Inflation Targeting Framework (2005:07-2013:12))

0 16 89

PERANAN VARIABEL EKONOMI MAKRO TERHADAP INFLASI PASCAPENERAPAN INFLATION TARGETING FRAMEWORK (ITF) DI INDONESIA TAHUN 1999.1-2008.6

0 3 11

Analisis Inflasi Dalam Kerangka Inflation Targeting Framework (ITF) Pasca Indepedensi Bank Indonesia.

0 0 6

PERBANDINGAN PENGARUH VARIABEL MAKROEKONOMI TERHADAP INFLATION TARGETING FRAMEWORK (ITF) DI INDONESIA DAN THAILAND PERIODE 2007 - 2011.

0 0 17