commit to user
87
2. Pembentukan Model Autoregressive Distributed Lag ARDL
Model ARDL adalah model yang memasukkan variabel bebas masa lalu baik itu variabel bebas masa lalu maupun variabel terikat masa lalu dalam
analisis regresinya. Dalam ekonomi, ketergantungan variabel terikat dependen terhadap variabel bebas independen sangat jarang terjadi secara
spontan Gujarati, 2003:658. Sering kali variabel bebas merespon variabel terikat dengan jeda waktu tertentu lag. Kita asumsikan bahwa model yang
dipilih berdasarkan uji MWD adalah model log-linier seperti berikut :
t t
t t
t
u LSukubunga
LNikkei LKurs
LIHSG +
+ +
+ =
3 2
1
b b
b b
………….3.7 Apabila kita menggunakan metode distributed lag maka persamaan 3.7
yang akan muncul adalah sebagai berikut :
t k
t k
t k
t t
u LSukubunga
LNikkei LKurs
LIHSG +
+ +
+ =
- -
- 3
2 1
b b
b b
…….3.8 Dari persamaan 3.8 kita memasukkan variabel independen lag masa
lalu yaitu LKurs, LNikkei, dan LSukubunga. Lag yang akan dipergunakan dan paling optimal dalam analisis regresi akan ditentukan oleh beberapa
parameter dan yang biasa dipergunakan adalah adalah AIC atau Schawarz Information Criteria SIC Falianty, 2003. Persamaan 3.8 adalah
persamaan distributed lag dengan lag yang tidak terbatas , ini dikarenakan kita tidak tahu sampai sejauh mana pengaruh variabel masa lalu lag independen
variabel terhadap variabel dependennya. Persamaan yang memasukkan
commit to user
88
variabel lag independen ke dalam analisis regresinya disebut sebagai model distributed lag.
Apabila dalam persamaan model awal regresi kita memasukkan lag variabel dependen sebagai variabel independen dan disertai dengan lag
variabel independen lainnya maka model ini dikatakan sebagai model ARDL Autoregressive Distributed Lag. Persamaan ARDL untuk penelitian ini akan
berubah menjadi : 3.9
Persamaan model 3.9 disebut sebagai model ARDL karena memasukkan variabel lag LIHSG, LKURS dan LNIKKEI sebagai variabel independen.
3. Pemilihan Lag Optimum pada Model ARDL
Kategori