APLIKASI MODEL VAR DAN VECM

APLIKASI MODEL VAR DAN VECM

1.PENGERTIAN VAR

VAR merupakan salah satu metode time series yang sering digunakan dalam penelitian, terutama dalam bidang ekonomi.

Menurut Gujarati (2004) ada beberapa keuntungan menggunakan VAR dibandingkan metode lainnya:

Lebih sederhana karena tidak perlu memisahkan variabel bebas dan terikat.Estimasi sederhana karena menggunakan metode OLS (Ordinary Least Square) biasa.Hasil estimasinya lebih baik dibandingkan metode lain yang lebih rumit.Alasan dipilihnya metode VAR adalah dengan pertimbangan sebagai berikut :

Metode regresi linier yang menyatakan bahwa variabel pertumbuhan diregresikan atas variabel ekspor atau variabel impor telah banyak dikritik dan merupakan metode yang sangat lemah sehingga hasil penggunaannya dapat menyesatkan. Dua kritik utama terhadap metode regresi linier adalah :

Pertama, meregresikan variabel pendapatan nasional tahun berjalan atas ekspor tahun berjalan merupakan sebagian pendapatan nasional tahun berjalan yang bermakna bahwa kita meregresikan suatuvariabel atas dirinya sendiri. Kedua, metode regresi linier tidak mendeteksi kausalitas antara variabel-variabel yang digunakan secara dinamis.Dapat terjadi kumulatif ekspor yang tidak mempunyai dampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi ( Halwani, 2002).

Data yang digunakan merupakan data time series yang menggambarkan fluktuasi ekonomi.Dampak kebijakan moneter terhadap perkembangan di sektor riil melalui suatu mekanisme yang pada umumnya tidak berdampak seketika, biasanya membutuhkan tenggang waktu tertentu (lag). Ketiga persoalan ini dapat dijawab oleh model VAR sebagai salah satu bentuk model makro-ekonometrika yang paling sering digunakan untuk melihat permasalahan fluktuasiekonomi.Di samping itu, Analisis VAR memiliki beberapa keunggulan antara lain:

(1) Metode ini sederhana, kita tidak perlu khawatir untuk membedakan mana variabel endogen, mana variabel eksogen;

(2) Estimasinya sederhana, dimana metode OLS biasa dapat diaplikasikan pada tiap-tiap persamaan secara terpisah;

(3) Hasil perkiraan (forecast) yang diperoleh dengan menggunakan metode ini dalam banyak kasus lebih bagus dibandingkan dengan hasil yang didapat dengan menggunakan model persamaan simultan yang kompleks sekalipun. Selain itu, VAR juga merupakan alat analisis yang sangat berguna, baik dalam memahami adanya hubungan timbal balik antara variabel-variabel ekonomi, maupun di dalam pembentukan model ekonomi berstruktur (Enders,2004).

Keunggulan lainnya adalah model VAR mampu mengatasi kritik Lucas yang ditujukan pada analisis kebijakan untuk model-model makro ekonomi dinamik dan stokastik. Model makro ekonomi tradisionalmenganggap model yang diestimasi pada keadaan tertentu dapat digunakan untuk peramalan pada kondisi rezim kebijakan yang berbeda. Hal ini menunjukkan bahwa parameter yang diestimasi tidak berubah pada kebijakan dimanapun perekonomian berada sehingga model ekonomi secara logik menjadi tidak valid. Sedangkan VAR tidak hanya menghasilkan rekomendasi berdasarkan keluaran modelnya dalam merespon adanya suatu guncangan dalam perekonomian tetapi membiarkan hal ini bekerja melalui model teoritik dan dapat melihat respon jangka panjang berdasarkan data historisnya.

Kapan kita bisa memilih menggunakan metode VAR ini?

1.Ketika data yang kita gunakan adalah deret waktu atau time series

2.Ketika kita tidak mengetahui mana variabel yang mempengaruhi (bebas) dan dipengaruhi (terikat).

3.Ketika data kita cukup besar (lebih dari50 observasi).

4.Ketika asumsi-asumsinya terpenuhi.Model ekonometrika yang dibangun berdasarkan hubungan antar variabel yang mengacu pada model dan digunakan untuk melihat hubungan kausalitas antar variabel.Model umum, VAR dengan lag 1:

Kelebihan dari model VAR adalah:

1.Model VAR adalah model yang sederhana dan tidak perlu membedakan mana variabel yang endogen dan eksogen. Semua variabel pada model VAR dapat dianggap sebagai variabel endogen.

2.Cara estimasi model VAR sangat mudah yaitu dengan menggunakan OLS pada setiap persamaan secara terpisah.

3.Peramalan menggunakan model VAR pada beberpa hal lebih baik dibanding menggunakan model dengan persamaan simulatan yang lebih kompleks.

Kelemahan model VAR adalah:

1.Model VAR lebih bersifat a teoritik karena tidak memanfaatkan informasi atau teori terdahulu dan sering disebut sebagai model yang tidak struktural.

2.Model VAR kurang cocok untuk analisis kebijakan.

3.Pemilihan banyaknya lag yang digunakan dalam persamaan juga dapat menimbulkan permasalahan.

4.Semua variabel dalam VAR harus stasioner. Jika tidak stasioner, maka harus ditransfomasikan terlebih dahulu.

5.Interpretasi koefisien yang didapat berdasarkan model VAR tidak mudah.Pola pemodelan VAR.Apakah data stationer pada Level?

-Jika Data stationer pada level, maka model VAR dapat dilakukan.

-Jika Data stationer pada First Difference, maka pemodelan VAR dilakukan dengan menggunakan data First Difference,atau dapat menggunakan model VECM jika terdapat kointegrasi.

4.Aplikasi Model VAR dalam Ekonomi 

2. PENGERTIAN VECM

VECM (atau Vector Error Correction Model) merupakan metode turunan dari VAR. Asumsi yang perlu dipenuhi sama seperti VAR, kecuali masalah stasioneritas. Berbeda dengan VAR, VECM harus stasioner pada diferensiasi pertama dan semua variabel harus memiliki stasioner yang sama, yaitu terdiferensiasi pada turunan pertama.

Dalam suatu modelling bila kita tidak yakin apakah suatu variabel eksogen atau endogen, maka utk pembentukan model yg melibatkan banyak variabel sebaiknya memperlakukan semua variabel menjadi variabel endogen (Sim, 1980).

Vector Auto Regression (VAR) adalah model yg memperlakukan setiap variabel dlm model secara simetris, artinya: variabel yg ada di RHS juga ada di LHS

Estimasi model VAR mengharus data series harus stasioner. Namun, bagaimana jika data series tersebut non-stasioner? apakah persoalan spurius akan muncul?

Dengan Model VECM (vector error corection model) dapat digunakan walupun data series tersebut non-stasioner asal ter-kointegrasi (punya hubungan jangka panjang atau terjadi ekulibrium).