Ekonometrika telah berkembang cukup pesat dalam 15 tahun terakhir,terutama dalam bidang analisis data deret waktu (time series ), termasuk data panel. Pengembangan teknik kointegrasi telah memungkinkan ekonometrikawan membuat suatu usaha serius untuk menangani masalah regresi semu/palsu dan data time series. Bersamaan dengan perkembangan ini, muncul metodologi yang disebut-sebut sebagai general-to-specific, yang dikombinasikan dengan penggunaan model-model koreksi sisaan (error correction models). Akan tetapi, perubahan ini umumnya tidak diungkapkan dalam buku teks pengantar ekonometrika untuk mahasiswa S1 atau S2.
Meskipun telah ada buku teks yang menyinggung tentang perubahan ini, umumnya pembahasannya hanya sepintas saja, walaupun materi pembahasan model regresi klasik sudah ketinggalan zaman dalam penggunaan data deret waktu. Dalam buku ini, penulis berusaha memberikan berbagai catatan yang tidak hanya mencakup topik terkini, tetapi juga, jika perlu, menggabungkan ide baru tersebut dengan materi yang klasik. Jadi, walaupun teknik-teknik yang dikembangkan dalam dekade terakhir dicakup terutama dalam lima bab terakhir dalam buku ini, bab-bab sebelumnya sering dibahas untuk mengantisipasi terhadap pembaruan-pembaruan ini.
Buku teks ini ditujukan bagi mahasiswa S1/S2 fakultas ekonomi. Namun demikian, buku ini berguna pula bagi mahasiswa S3 yang sedang belajar ekonometrika lanjutan.
Apa keunggulan buku ini ?
- Praktis, tersedia latihan dengan prosedur tahap demi tahap secara lengkap menggunakan program Eviews dan SPSS
- Disediakan powerpoint setiap bab, untuk memudahkan memahami isi buku dan membantu tenaga pengajar dalam mempersiapkan bahan kuliah. Download powerpoint di sini.
- Disediakan data latihan dalam bentuk Excel untuk memudahkan mengikuti latihan dalam buku ini. Download data latihan di sini.
Judul Buku : Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi
Pengarang : Prof.Dr. Bambang Juanda dan Junaidi, SE,M.Si
Penerbit : IPB Press Tahun 2012
ISBN : 978-979-493-365-7
Halaman : 248 + vxii halaman
Harga : Rp 55.000 + ongkos kirim Rp 10.000
Buku ini dapat diperoleh di toko-toko buku di kota Anda. Jika belum tersedia di kota Anda, dapat dipesan melalui blog ini. Untuk pemesanan buku ini, dengan mentransfer pembayaran ke rekening Bank BNI No. Rekening 0097736151 a.n. Junaidi. Besaran pembayaran yang harus Anda transfer adalah sebesar Rp 65.000 (untuk memudahkan konfirmasi pembayaran, sebaiknya besaran transfer dengan angka unik misalnya Rp 65.118). Setelah transfer, lakukan konfirmasi dengan mengklik link formulir di bawah ini. Pengiriman buku akan dilakukan via pos, paling lambat 4 (empat) hari setelah konfirmasi pembayaran.
DAFTAR ISI
BAB I. PENDAHULUAN
1.1. Pengantar
1.2. Pengertian Ekonometrika Deret Waktu
1.3. Karakteristik Data Deret Waktu
1.4. Paket Program Komputer untuk Analisis
LAMPIRAN BAB I. PENGENALAN EVIEWS DAN SPSS
BAB II. KESTASIONERAN DATA DERET WAKTU
2.1. Pengantar
2.2. Proses Stokastik dan Kestasioneran Data Deret Waktu
2.3. Pemeriksaan Kestasioneran Data Deret Waktu
2.3.1 Pemeriksaan Kestasioneran dengan Trend Data
2.3.2.Pemeriksaan Kestasioneran dgn Koefisien Autokorelasi dan Korelogram ACF
2.3.3. Uji Akar Unit (Unit Root Test)
2.4. Penggunaan Eviews untuk Pemeriksaan Kestasioneran Data
2.4.1. Trend Data
2.4.2. Autokorelasi dan Korelogram
2.4.3. Uji Statistik Q
2.4.4. Uji Statistik Ljung-Box (LB)
2.4.5. Uji Akar Unit (Unit Root Test)
BAB III. ANALISIS TREND DAN TEKNIK PEMULUSAN
3.1 Pengantar
3.2. Komponen Deret Waktu
3.3. Analisis Trend
3.3.1. Trend Linier
3.3.2. Trend Kuadratik
3.3.3. Trend Eksponensial
3.3.4. Pemilihan Trend Yang Paling Sesuai
3.3.5. Prosedur SPSS untuk Analisis Trend
3.4. Pemulusan dengan Rata-Rata Bergerak (Moving Average)
3.4.1. Simple Moving Average (Proses Konstan)
3.4.2. Double Moving Average (proses trend linier)
3. 4.3. Contoh Peramalan dengan Teknik Moving Average
3.5. Pemilihan Model Terbaik
BAB IV. DEKOMPOSISI DATA DERET WAKTU
4.1. Pengantar
4.2. Rata-Rata Bergerak Terpusat
4.3. Model dan Teknik Dekomposisi
4.4. Contoh Teknik Dekomposisi
4.5. Prosedur SPSS untuk Dekomposisi Data Deret Waktu
BAB V. MODEL ARIMA (BOX – JENKINS)
5.1. Pengantar
5.2. Proses Regresi Diri
5.3. Proses Rataan Bergerak
5.4. Proses Campuran Diri dan Rataan Bergerak (ARMA(p,q))
5.5. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
5.6. Prosedur Box-Jenkins
5.6.1. Identifikasi Model
5.6.2. Estimasi Parameter Model
5.6.3. Evaluasi Model
5.6.4. Prediksi atau Peramalan
5.7. Prosedur Eviews untuk Pemodelan ARIMA
5.7.1. Identifikasi Model
5.7.2. Evaluasi Model
BAB VI. MODEL ARCH DAN GARCH
6.1 Pengantar
6.2. Model ARCH dan GARCH
6.2.1. Model ARCH
6.2.2. Model GARCH
6.3. Varian-Varian Model ARCH dan GARCH
6.3.1. Model ARCH-M
6.3.2. Model TARCH/EGARCH
6.3.2.1. Model TARCH
6.3.2.2. Model EGARCH
6.4. Tahapan Estimasi Model ARCH dan GARCH
6.5. Prosedur Eviews untuk Estimasi Model ARCH/ GARCH
6.5.1. Identifikasi Efek ARCH
6.5.2. Estimasi Model
6.6. Prediksi atau Peramalan
BAB VII. REGRESI TERKOINTEGRASI DAN MODEL ECM: Kasus Dua PEUBAH
7.1 Pengantar
7.2 Regresi Lancung dan Regresi Terkointegrasi
7.3 Prosedur Eviews untuk Uji Kointegrasi
7.4 Error Correction Mechanism (ECM)
7.5 Prosedur Eviews untuk Pendugaan Model ECM
BAB VIII. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)
8.1. Pengantar
8.2. Pengertian Model VAR
8.3. Bentuk-Bentuk Model VAR
8.4. Estimasi Model VAR
8.5. Analisis dalam Model VAR
8.5.1. Peramalan
8.5.2. Impulse Response
8.5.3. Forecast Error Decomposition Variance (FEDV)
8.5.4. Uji Kausalitas
8.6. Prosedur Eviews untuk Pemodelan dan Analisis VAR
8.6.1. Prosedur Eviews untuk Pemodelan VAR
8.7. Prosedur Eviews untuk Peramalan dengan VAR
8.8. Prosedur Eviews untuk Analisis Impulse Response Function (IRF)
8.9. Prosedur Eviews untuk Analisis FEDV
8.10. Prosedur Eviews untuk Uji Kausalitas
BAB IX. UJI KOINTEGRASI MULTIVARIAT DAN MODEL VECM
9.1. Pendahuluan
9.2. Uji Kointegrasi Multivariat: Johansen Test
9.3. Prosedur Eviews untuk Uji Kointegrasi Johansen dan Pemodelan VECM
BAB X. REGRESI DATA PANEL
10.1. Pengantar
10.2. Model Umum Regresi Data Panel
10.3. Pendekatan-Pendekatan dalam Regresi Data Panel
10.3.1.Metode Common-Constant (PLS)
10.3.2.Metode Fixed Effect (Fixed Effect Model=FEM)
10.3.3. Metode Random Effect (Random Effect Model=REM)
10.4. Pemilihan Model Regresi Data Panel
10.4.1. Pemilihan antara Model PLS dengan FEM
10.4.2. Pemilihan antara PLS dengan REM
10.4.3. Pemilihan antara Model FEM dengan REM
10.5. Cara Menginput Data Panel pada Eviews
10.6. Prosedur Eviews untuk Estimasi Regresi Data Panel
10.6.1. Estimasi dengan Metode PLS
10.6.2. Estimasi dengan Metode FEM
10.6.3. Estimasi dengan Metode REM
10.7. Prosedur Eviews untuk Pemilihan Model
10.7.1. Uji Chow untuk Memilih Antara Model PLS dengan FEM
10.7.2. Uji Hausman untuk Memilih Antara Model FEM dengan REM
DAFTAR PUSTAKA
DAFTAR ISTILAH
INDEKS
LAMPIRAN 1. DATA IHSG
LAMPIRAN 2. DATA KURS
LAMPIRAN 3. DATA INF, M1, SBI
LAMPIRAN 4. OUTPUT ESTIMASI VECM
LAMPIRAN 5. DATA PANEL
LAMPIRAN 6. TABEL Z
LAMPIRAN 7. TABEL T
LAMPIRAN 8. TABEL F
LAMPIRAN 9. TABEL CHI-SQUARE
Analisa time series sangat bermanfaat dalam study perekonomian, komentar balik ya di blog saya myfamilylifestyle.blogspot.com
BalasHapuswah bukunya mungkin tebal ya ? banyak sekali point2nya..
BalasHapussalam pendidikan dari Guruelektronik
analisa deret ukur dan deret hitung diperlukan dalam kajian ekonomi, komentar balasaan dong di blog saya www.goocap.com
BalasHapusAmazing blog and very interesting stuff you got here! I definitely learned a lot from reading through some of your earlier posts as well and decided to drop a comment on this one!
BalasHapusderet waktu penting untuk analisa dalam ekonomi
BalasHapusGreat article, Thanks for your great information, the content is quiet interesting. I will be waiting for your next post.
BalasHapus