94 8.
Analisis
impulse response function
juga dilakukan untuk melihat respon suatu variabel endogen terhadap guncangan variabel lain dalam model.
9. Analisis
variance decomposititon
juga dilakukan untuk melihat kontribusi relatif suatu variabel dalam menjelaskan variabilitas variabel endogenusnya.
3.4.2 Spesifikasi Model Penelitian
Spesifikasi model dalam penelitian ini adalah modifikasi model yang digunakan oleh Ezeabasili dkk 2012. Metode yang digunakan adalah metode
Vector Error Correction Model
VECM. Model VECM digunakan jika suatu data
time series
yang tidak stasioner dari model VAR telah terbukti terdapat hubungan kointegrasi. VECM digunakan untuk mengetahui perilaku jangka pendek terhadap
nilai jangka panjangnya. Shochrul dkk 2011 menjelaskan bahwa VECM juga digunakan untuk menghitung hubungan jangka pendek antar variabel melalui
koefisien standar dan mengestimasi hubungan jangka panjang dengan menggunakan lag residual dari regresi yang terkointegrasi. yang mempunyai syarat adanya
kointegrasi antar variabel. Definisi kointegrasi menurut Engle-Granger 1987 adalah suatu kondisi
dimana adanya kombinasi linier dari variabel-variabel yang tidak stationer pada data asli
level series
mempunyai residual yang stasioner. Variabel-variabel yang terkointegrasi tersebut akan dikatakan mempunyai suatu keseimbangan jangka
panjang jika disesuaikan pada mekanisme koreksi kesalahan
Error Correction Mechanism
.
95 Hoffman dan Rasche 1997 dalam Shochrul dkk 2011 menjelaskan tentang
model estimasi VECM dengan data time series vector
p
x 1 terkointegrasi pada tiap komponenya dalam bentuk persamaan :
= +
+ ……………………………….3.1
Dimana : =
koefisien matriks p x p; j = 1,….k = vektor p x 1 yang meliputi seluruh komponen determinan dalam sistem.
= matriks p x r;
0 r p
dan r adalah jumlah kombinasi linier elemen yang hanya dipengaruhi oleh
shock
transistor. =
error correction term
, yaitu jumlah pemberat pembalik rata-rata pada vektor kointegrasi pada data ke t-1.
Model dasar persamaan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
INF = f DF, M2, PDB ………………………. …………………………3.2
Model dasar 3.2 diatas diturunkan menjadi model ekonometrik sebagai berikut : =
+ +
+ +
……….…………….....3.3 Model empiris penelitian ini mempergunakan
multivariat vector error correction
VECM, spesifikasi dalam model ini adalah : =
+ +
+ …………………………………………3.4
= +
+ ……………………………………….…3.5
= +
+ +
……………………………………….…3.6
96 =
+ +
+ …………………………………………3.7
Dimana : INF
: Inflasi DF
: Defisit Anggaran M2
: Uang Beredar PDB
: PDB riil ,
:Koefisien regresi :
Error term
t : Kuartal
j :Jumlah lag kelambanan kuartal yang diperoleh berdasarkan
estimasi merupakan proses
white noise
independen terhadap perilaku historis INF, DF, M2 dan PDB.
Persamaan 3.4, 3.5, 3.6, dan 3.7 selanjutnya dapat ditulis dalambentuk VAR menjadi:
= +
+ di mana
merupakan vektor n1 variabel observasi INF, DF, M2, PDB; adalah
vektor n1
intercept
; adalah matriks nn koefisien;
adalahvektor n1
error term
. Analisis data secara kuantitatif dengan pendekatan model VAR, khususnya
model VECM mencakup alat analisis utama yaitu
Impulse Response Function
dan
Variance Decomposition
. Sebelum sampai pada analisis VAR atau VECM ada beberapa prosedur estimasi yang akan digunakan dalam studi ini, yaitu terdiri dari:
1. Uji akar-akar unit
unit root test
, 2. Penentuan Panjang Lag, dan 3. Uji Kointegrasi
Johansen Cointegration Test
.
97
3.5 Analisis Data 3.5.1 Uji Stasioneritas
