untuk menghindari masalah regresi palsu atau sporious regression ketika variabel yang bersifat tidak stasioner diregresikan.
Penelitian ini menggunakan metode VAR untuk mengetahui pengaruh dari fluktuasi harga minyak terhadap variabel-variabel makroekonomi seperti tingkat
inflasi, pertumbuhan ekonomi, tukar mata uang serta mengetahui dampak fluktuasi harga minyak terhadap kebijakan fiskal berupa subsidi terhadap bahan
bakar minyak di Indonesia. Disamping itu, metode VAR-VECM ini juga digunakan untuk menganalisi respon variabel-variabel tersebut terhadap harga
minyak dalam jangka panjang.
3.2.1 Metode Vector Autoregression VAR
Model VAR ini pertama kali dikembangkan oleh Sims 1980 yang kemudian menjadi dasar bagi munculnya metode kointegrasi Johansen 1989.
Menurut Pasaribu 2005 metode VAR sangat berguna dalam menentukan tingkat eksogenitas suatu variabel ekonomi dalam sebuah sistem ekonomi di mana terjadi
saling ketergantungan antar variabel dalam ekonomi. Metode ini sangat baik dalam menjelaskan perilaku variabel dalam perekonomian.
Model VAR secara matematis dapat diwakili oleh:
3.1 dimana Z
t
adalah vektor dari variabel-variabel yang dijelaskan sebanyak n, X
t
adalah vektor dari variabel-variabel yang menjelaskan sebanyak n termasuk di
dalamnya konstanta intercept. A
1
, ... , A
n
, dan B adalah matriks-matriks koefisien yang akan diestimasi, dan
t
adalah vektor dari residual. Z
t-1
merupakan vektor dari variabel yang eksogen pada periode sebelumnya. Kondisi ini
menunjukkan bahwa variabel endogen dipengaruhi oleh variabel itu sendiri dari
periode waktu sebelumnya atau yang dikenal sebagai kondisi random walk.
Selain spesifikasi metode VAR harus meliputi pemilihan variabel yang stasioner, model ini juga harus memiliki pemilihan selang yang optimal. Sesuai
dengan metodologi Sims 1980 variabel yang digunakan dalam persamaan VAR dipilih berdasarkan model ekonomi yang relevan. Pemilihan selang optimal
kemudian akan memanfaatkan kriteria informasi seperti Akaike Information Criteria AIC, Schwarz Criteria SC yang paling minimum, serta informasi dari
Hannan-Quinn Information HQ Arsana, 2006 Menurut Amisano dan Gianini dalam Apriani 2007, menyebutkan bahwa
metode VAR dikembangkan sebagai solusi atas kritikan terhadap model persamaan simultan yaitu :
a. Spesifikasi dari sistem persamaan simultan terlalu berdasarkan pada agregasi dari model keseimbangan parsial.
b. Struktur dinamis pada model sering kali dispesifikasikan dengan tujuan untuk memberikan restriksi yang dibutuhkan dalam mendapatkan
identifikasi dari bentuk struktural. Gujarati 2003 menyatakan semua variabel dalam persamaan simultan
harus diperlakukan sama sehingga tidak ada pembatasan antara variabel endogen maupun variabel eksogennya. Pada suatu model persamaan simultan terdapat
justifikasi terhadap variabel yang akan menjadi variabel endogen atau variabel eksogen berdasarkan pertimbangn dari peneliti, namun dengan pendekatan VAR
berusaha membiarkan data tersebut berbicara “let the data speak for themselves” dengan membuat semua variabel berpotensi menjadi variabel endogen.
Model VAR memiliki beberapa keunggulan yakni: 1 memiliki metode yang sederhana, karena tidak perlu menjustifikasi variabel yang menjadi variabel
endogen atau variabel eksogennya. 2 estimasi yang sederhana karena metode OLS dapat diaplikasikan dalam persamaan. 3 Peramalan dengan menggunakan
model VAR dibeberapa kasus lebih baik dibandingkan dengan persamaan simultan yang lebih kompleks Gujarati, 2003
Selain memiliki beberapa keunggulan, Model VAR juga memiliki beberapa kelemahan Gujarati, 2003 yakni:
a. Tidak seperti persamaan simultan, metode VAR bersifat sangat teoritik karena sedikit informasi yang tersedia.
b. Karena berfokus pada peramalan, sehingga metode VAR kurang cocok untuk menganalisis suatu kebijakan.
c. Tantangan terbesar dalam metode VAR adalah menentukan panjang lag yang optimal. Proses estimasi untuk ukuran sampel yang besar akan
mengurangi derajat bebasnya. d. Dalam kenyataannya data dalam level sering tidak stasioner, sehingga
memiliki kesulitan dalam mentransformasi data. e. Koefisien yang diestimasi dalam VAR terkadang sulit untuk
diinterpretasikan.
3.2.1.1 Model Penelitian
Hsio dalam Apriani 2007 memberikan contoh gambaran definisi hubungan kausalitas antara tida contoh variabel X,Y,Z. Berikut adalah susunan
hubungan antar variabel yang dimasukkan dalam bentuk matriks untuk mempermudah analisis dan intrepretasi hubungan antar variabel yang akan
diestimasi.
= +
3.2
Dalam penelitian Hsio ini terdapat asumsi yang harus dipenui agar hubungan antar variabel dapat terdefinisi secara jelas, yakni :
1. Bila variabel X tidak mempengaruhi Z, syaratnya adalah = 0.
2. Bila variabel X mempengaruhi Z, syaratnya = 0.
3. Hubungan timbal balik antar variabel X dan Z, jika dan
0. 4. Hubungan tidak langsung dari variabel X dan Z melalui Y, syaratnya
= 0 ; 0 ;
0. 5. Hubungan semu jenis I dari variabel X terhadap variabel Z jika dan hanya jika
terdapat kondisi = 0 ;
0, untuk semua jenis lag. 6. Hubungan semu jenis II dari variabel X terhadap Z jika dan hanya jika terdapat
kondisi : = 0 ;
= 0, untuk semua panjang lag k dan 0 ;
0 untuk semua panjang lag k.
Dalam penelitian ini bertujuan mengetahui dampak dari fluktuasi harga minyak dunia terhadap variabel makroekonomi seperti tingkat inflasi, tingkat
pertumbuhan output nasional, tingkat suku bunga, nilai tukar rill mata uang rupiah terhadap dollar Amerika Serikat, dan kebijakan subsidi Bahan Bakar Minyak di
Indonesia selama periode 1980 hingga tahn 2010. Pembahasan dalam penelitian ini hanya melihat dampak dari fluktuasi harga minyak terhadap variabel
makroekonomi dan bukan sebaliknya. Model yang dipakai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
= +
3.2.2 Metode Vector Error Correction Model VECM
