3.3.2. Vector Error Correction Model VECM
Konsep dasar error correction model atau ECM pertama kali dicetuskan oleh Sargan pada tahun 1964, dalam penelitian hubungan upah dengan harga di
Inggris Raya United Kingdom. Salah satu keunggulan utama ECM adalah kemampuannya mengatasi masalah data yang tidak stationer dan korelasi spurius
Thomas, 1997. Unit root dan stationer merupakan syarat untuk menggunakan ECM,
dimana ECM hanya digunakan jika minimal salah satu variabel tidak stationer. Jika seluruh data yang digunakan ternyata stationer, persamaan tersebut dapat
dianalisa dengan menggunakan OLS. Misalkan kita memiliki sebuah persamaan:
=
∗
+ +
3.2
Dimana nilai y
t
dan x
t
adalah nilai Y dan X dalam logaritma dan u
t
merupakan sebuah fungsi :
=
−
+
3.3 Syarat untuk menghasilkan persamaan ECM adalah y
t
dan x
t
tidak stationer y
t
I1 dan x
t
I1 dan u
t
stationer u
t
I0. Jika persyaratan ini terpenuhi, maka persamaan 2 akan ditulis dalam bentuk ECM sebagai berikut :
∆
=
∆ − −
−
+
3.4
Selanjutnya, digambarkan bagaimana variabel-variabel yang tidak stasioner dapat digunakan untuk mengestimasi model dengan mekanisme koreksi
kesalahan atau ECM ini. Meskipun tidak stasioner, kenyataannya variabel- variabel tersebut terkointegrasi. Hal ini mengimplikasikan bahwa ada proses
penyesuaian mencegah kesalahan dalam jangka panjang menjadi lebih besar lagi. Engel dan Granger 1987 telah membuktikan bahwa variabel yang terkointegrasi
seperti ini mempunyai koreksi kesalahan. Hubungan kointegrasi tidak boleh diabaikan begitu saja. Oleh karena itu,
diperlukan suatu model yang mampu merestriksi kesalahan – kesalahan tersebut. Model VAR yang sebelumnya, kemudian direstriksi untuk memperoleh model
yang lebih baik untuk mengestimasi hasil amatan yang dinamakan VECM. Spesifikasi VECM merestriksi hubungan jangka panjang variabel – variabel
endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek.
3.3.3. Pengujian Sebelum Estimasi
Kategori