29
Pada model VAR1 bivariate yang mengandung kointegrasi dengan nilai kointegrasi 1 akan berbentukLu
tkepohl,2005: 258. Model VAR 1 bivariate nilai kointegrasi1 dapat dinotasikan sebagai berikut
Lu tkepohl,2005: 260:
Sehingga model
VEC dengan
nilai kointegrasi1
dapat dinotasikan
Lu tkepohl,2005: 260:
[ ] dimana
[ ] Estimasi parameter merupakan penduga nilai dari parameter populasi
dengan menggunakan nilai dari sampel. Model VEC memuat proses perhitungan untuk mendapatkan nilai parameter dari model VEC.
B. Prosedur Pembentukan dengan Analisis Model Vector Error Correction
VEC
Analisis model VEC merupakan analisis runtun waktu yang sering digunakan untuk menganalisis jangka panjang suatu data. Prosedur yang
dilakukan dalam metode tersebut adalah
1. Identifikasi Model
a. Stasioneritas
Langkah awal yang dilakukan dalam pembentukan model VEC adalah mengidentifikasi data dengan plot data runtun waktu. Pembuatan plot runtun
waktu dilakukan untuk menduga kestasioneran data. Selanjutnya kestasioneran dapat diuji denganuji transformasi Box-Cox untuk mengetahui stasioner dalam
30
varians dan uji unit root salah satu metode menggunakan uji Augmented Uji Dickey Fuller ADF.Adapun hipotesisnya:
H : data stasioner
H
1
: data tidak stasioner Data dikatakan mengandung unit root jika |nilai ADF| lebih kecil dari nilai
kritis dari |tabel ADF|. Jika data mengandung unit root maka data dapat dilakukan differencing sampai data stasioner tidak mengandung unit root.
b. Uji Kointegrasi Johansen
Kointegrasi adalah suatu hubungan jangka panjang antar variabel. Konsep kointegrasi dikemukakan pertama kali oleh Engle dan Granger 1987. Tahun
1988 dikembangkan oleh Johansen dan disempurnakan oleh Johansen dan Juselius di tahun 1990. Pada konsep kointegrasi yang dipaparkan Johansen jika
dua variabel yang tidak stasioner sebelum differencing namun stasioner pada differencing pertama, besar kemungkinan akan terjadi kointegrasi atau hubungan
jangka panjang. Salah satu menguji kointegrasi adalah dengan uji Johansen. Uji kointegrasi digunakan untuk variabel yang terintegrasi pada orde 1 dan orde 0
.Hipotesis yang digunakan pada uji kointegrasi Johansen yaitu H
: ,dengan r=0,1,…k-1terdapat nilai kointegrasi
H
1
: tidak terdapat nilai kointegrasi
Untuk menguji hipotesis ini dapat menggunakan statistik uji trace Rosadi, 2010: 220.
| ∑
31
dengan T
= banyak pengamatan k
= lag input pada model VEC r
= nilai kointegrasi = nilai eigen terbesar terbesar ke i
dan menguji hipotesis ini dapat menggunakan statistik uji maximum eigen value Rosadi, 2010: 220:
| |
| untuk r= 0, 1, …, k-1
Kriteria keputusan adalah tolak H jika LR
tr
nilai kritis taraf nyata 5.
c. Penentuan Lag Optimal
Untuk memilih orde lag p dapat digunakan kriteria informasi information criteria yaitu Hannan Quinn Criteria HQC yang dapat didefinisikan sebagai
̂ dengan
p = orde pada model VEC
T = banyak pengamatan
k = laginput pada model VEC
̂ = estimator varian kovarian error
Dengan nilai p dipilih sebagai p yang meminimalkan kriteria informasi dalam interval 1,…, p
max
atau dengan kata lain kriteria informasi dipilih yang terkecil Rosadi, 2011: 20 .
32
2. Estimasi Parameter
