Autoregresi Vektor Struktural SVAR

Di mana l adalah nilai log dari fungsi likelihood dengan k parameter estimasi dengan sejumlah T observasi. Untuk menetapkan lag yang paling optimal model VAR yang diestimasi dicari lag maksimumnya, kemudian tingkat lag-nya diturunkan. Dari tingkat lag yang berbeda-beda tersebut dicari lag yang paling optimal.

3.3.4. Uji Stabilitas VAR

Menurut Arsana 2004, stabilitas sistem VAR akan dilihat dari inverse roots karakteristik AR polinomialnya. Hal ini dapat dilihat dari nilai modulus di tabel AR- nominalnya, jika seluruh nilai AR-rootsnya di bawah 1, maka sistem VAR-nya stabil. Uji stabilitas VAR dilakukan dengan menghitung akar-akar dari fungsi polinomial atau dikenal dengan roots of characteristic polinomial. Jika semua akar dari fungsi polinomial tersebut berada di dalam unit circel atau jika nilai absolutnya 1 maka model VAR tersebut dianggap stabil sehingga IRF dan FEVD yang dihasilkan akan dianggap valid.

3.4. Model Analisis

3.4.1. Autoregresi Vektor Struktural SVAR

Menurut Sims Manurung, 2005 jika simultanitas antara beberapa variabel benar maka dapat dikatakan bahwa variabel tidak dapat dibedakan mana variabel endogen dan mana variabel eksogen. Pernyataan ini merupakan jiwa dari vector autoregressive VAR models. Model VAR adalah bentuk autoregresif yang disebabkan oleh munculnya nilai lag dari variabel dependen dan disturbance term error pada sisi kanan persamaan. Perumusan model VAR pada umumnya didasarkan Universitas Sumatera Utara pada identifikasi variabel endogen dan eksogen kurang jelas, sehingga semua variabel transmit saling terkointegrasi. Oleh sebab itu, model VAR tidak didasarkan pada konsep ekonomi sehingga interpretasi ekonomi hasil penaksiran model VAR sulit didefinisikan. Akan tetapi model SVAR didasarkan pada teori atau konsep ekonomi. Analisis shock kebijakan fiskal di Indonesia pada awalnya diformulasikan dalam bentuk VAR yaitu sebagai berikut: ] , , , , [ ] , , , , [ ] , , , , [ ] , , , , [ ] , , , , [ p t p t p t p t p t t p t p t p t p t p t t p t p t p t p t p t t p t p t p t p t p t t p t p t p t p t p t t PDB INF R G T f PDB PDB INF R G T f INF PDB INF R G T f R PDB INF R G T f G PDB INF R G T f T                               PDB p t p t p t p t p t t INF p t p t p t p t p t t R p t p t p t p t p t t G p t p t p t p t p t t T p t p t p t p t p t t PDB INF R G T PDB PDB INF R G T INF PDB INF R G T R PDB INF R G T G PDB INF R G T T                                                                                                5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 Universitas Sumatera Utara Di mana: T : Pajak miliar rupiah G : Pengeluaran pemerintah miliar rupiah r : Tingkat bunga INF : Inflasi PDB : Produk Domestik Bruto berdasarkan harga konstan 2000 miliar rupiah á,â,ë,ã,ù: Koefisien t-p : Panjang lag å : Inovasi struktural Sesudah model VAR ditaksir maka langkah berikutnya adalah merumuskan dan menaksir SVAR dari kejutan acak atau inovasi struktural model VAR. Dari model VAR di atas diketahui ada lima inovasi struktural yaitu PDB INF R G T      , , , , . Model SVAR adalah sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara PDB INF INF R G T PDB PDB INF INF R G T PDB INF PDB G T INF INF PDB G T INF R R G G T T C C C C C C C C C C C C C                                                      15 14 14 13 13 15 14 13 12 11 11 12 11 Di mana:  T : Shock pajak  G : Shock pengeluaran pemerintah  R : Shock tingkat bunga  INF : Shock inflasi  PDB : Shock PDB  T -  G : Shock kebijakan fiskal tabungan pemerintah  R -  INF : Shock tingkat bunga riil ì : Guncangan acak random disturbance C : Koefisien   t t G L B   Universitas Sumatera Utara 1 å T ì T 1 å G ì G 1 å R = ì R -C11 C11 0 1 -C12 å INF ì INF -C13 C14 -C15 C14-C15 1 å PDB ì PDB

3.4.2. Impulse Response Functions IRF