memiliki rataan nol, ragam konstan, dan diantara peubah tak bebas tidak ada korelasi.
Biasanya digunakan untuk memproyeksikan sistem variabel-variabel runtut waktu dan untuk menganalisis dampak dari faktor yang terdapat dalam
sistem variable tersebut. Pada dasarnya analisis VAR biasa dipadankan dengan suatu model. Perbedaanya dengan model simultan biasa adalah dalam analisi
VAR, masing-masing variabel selain diterangkan oleh nilainya, dimana sampai juga dipengaruhi oleh nilai masa lampau semua variabel endogen lainnya yang
diamati. Disamping itu, dalam analisis VAR biasanya tidak ada variabel eksogen.
3.4.5 Uji Stabilitas VAR
Kestabilan model VAR yang digunakan mutlak perlu karena jika model yang digunakan tidak stabil, maka hasil estimasi model pun menjadi tidak valid,
demikian pula dengan hasil IRF dan FEVD-nya. Hasil uji stabilitas model VAR :
Stabilitas sistem VAR dan VEC akan dilihat dari nilai inverse roots karakteristik AR polinominalnya. Hal ini dapat dilihat dari nilai modulus di tabel
AR-rootsnya, jika seluruh nilai AR- roots-nya dibawah 1 maka sistem tersebut stabil.
Stabilitas sistem VAR dapat dilihat dari nilai inverse roots karakteristik AR polinomialnya. Hal ini dapat dilihat dari nilai modulus di tabel AR roots-nya.
Jika seluruh nilai AR roots-nya di bawah satu, maka sistem tersebut stabil.
3.4.6 Impluse Response Function IRF
Analisis implus respon adalah metode yang digunakan untuk menentukan respon suatu variabel endogen terhadap guncangan shock variabel tertentu. IRF
juga digunakan untuk melihat guncangan dari satu variabel yang lain dan berapa lama pengaruh tersebut terjadi. IRF dalam penelitian ini dilakukan untuk
mengetahui respon dinamik variabel nilai penjualan. Impluse response function menelusuri pengaruh suatu standar deviasi shock atau kejutan terhadap inovasi
pada nilai variabel endogen di masa kini dan di masa mendatang. Suatu kejutan yang terjadi pada satu variabel akan mempengaruhi variabel tersebut dan juga di
teruskan pada variabel endogen lainnya melalui struktur yang dinamis Enders,
2004. IRF digunakan untuk menentukan respon variabel NPF. Analisis IRF menjelaskan dampak dari guncangan shock pada suatu variabel terhadap
variabel lain, dimana dalam analisis ini tidak hanya dalam waktu pendek tetapi dapat menganalisis untuk beberapa horizon ke depan kuartal sebagai informasi
jangka panjang. Pada alalisis ini dapat melihat respon dinamika jangka panjang setiap variabel apabila ada inovasi shock tertentu sebesar satu standar error pada
setiap persamaan. Sumbu horisontal merupakan periode dalam kuartal, sedangkan sumbu vertikal menunjukan nilai respon dalam persentase.
Analisis impuls respons adalah metode yang digunakan untuk menentukan respon suatu variabel endogen terhadap guncangan shocks variabel tertentu. IRF
juga digunakan unruk melihat guncangan dari satu variabel yang lain dan berapa lama pengaruh tersebut terjadi. IRF dalam penelitian ini untuk mengetahui respon
dinamik variabel. IRF menunjukkan bagaimana respon dari setiap variabel endogen
sepanjang waktu terhadap kejutan dari variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. IRF digunakan untuk melihat pengaruh kontemporer dari sebuah variabel
dependen jika mendapatkan guncangan atau inovasi dari variabel independen sebesar satu standar deviasi.
Hasil IRF tersebut sangat sensitif terhadap pengurutan ordering variabel yang digunakan dalam perhitungan. Pengurutan variabel yang didasarkan pada
faktorisasi cholesky. Variabel yang memiliki nilai prediksi terhadap variabel lain diletakkan di depan berdampingan satu sama lainnya. Variabel yang tidak
memiliki nilai prediksi terhadap variabel lain diletakkan paling belakang.
3.4.7 Forecast Error Variance Decomposition FEDV
