4
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Rancangan Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kurs efek bulanan yang disediakan oleh Pusat Data Informasi di Bursa Efek Jakarta untuk masing-masing negara yang dijadikan
penelitian. Data yang digunakan adalah dari bulan Januari 2000 sampai dengan Juni 2005 66 Bulan.
3.2. Metode Analisis
Dalam penelitian ini akan dipergunakan berbagai metode analisis yang ada dalam ekonometri, yaitu :
a. Test Granger Causality
Merupakan metode untuk melihat bentuk hubungan antar variabel searah atau simultan.
b. Model VAR
Merupakan model yang menggambarkan hubungan simultan antar variabel. Persamaan model VAR dapat dilihat dibawah ini:
1 1
1 1
− =
− =
∑ +
∑ +
= Υ
t j
j t
i p
J t
y
γ χ
β α
1 1
1 1
− =
− =
∑ +
∑ +
=
t j
p j
t j
p j
t
y C
a X
χ β
Penjelasan: Y
t
dan X
t
= Variabel yang diamati pada waktu ke t sedangkan P = orderlag Y
t-1
dan X
t-1
= Variabel yang diamati pada waktu ke t-1 α
1
, βi, ∂
1
,a, Bj, Cj adalah koefisien regresi
c. Model Regresi
Merupakan model yang menggambarkan hubungan searah antara variabel bebas variabel yang mempengaruhi dengan variabel terikat variabel yang dipengaruhi. Persamaan
model regresi adalah sebagai berikut:
Padang, 23-26 Agustus 2006
K-AKPM 07
5 Y
t
= α + β
1
χ
1
+ β
2
χ
2
+ ….. + β
k
χ
3
Penjelasan:
Y
t
= Variable terikat χ
t
= Variable bebas α
1
, β
1
, β
2
, β
k
= koefisien regresi
d. Model Regresi Terkointegrasi
Merupakan model regresi yang mengandung auto korelasi tetapi mempunyai error yang stasioner sehingga sekalipun melanggar asumsi tetapi masih dapat dipergunakan sebagai
pemodelan yang bersifat jangka panjang.
e. Model ARCH GARCH
Merupakan model untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas pada model regresi yang dibuat. Persamaan Model ARCHGARCH adalah sebagai berikut:
Model ARCH
ARCH P
k k
t
X X
X Y
β β
β β
.....
2 2
1 1
+ +
+ =
dengan varian :
P t
P t
t t
− −
−
+ +
+ +
= l
l l
α α
α α
σ
.....
2 2
1 1
2
Padang, 23-26 Agustus 2006
K-AKPM 07
6 Model GARCH
ARCH P.2
k k
t
X X
X Y
β β
β β
.....
2 2
1 1
+ +
+ =
dengan varian :
2 2
2 2
2 2
2 1
1 2
2 1
1 2
...... .....
− −
− −
− −
+ +
+ +
+ +
+ +
=
t t
t P
t P
t t
t
τ λ
τ λ
τ λ
α α
α α
σ
l l
l
Berdasarkan penjelasan tersebut diatas maka untuk mempermudah proses pembentukan model dapat dilihat dalam Gambar 1 lihat Lampiran - 1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN