scholarly journals Modelling Inflation Sectors in Indonesia Using Vector Autoregressive (VAR)

2019 ◽  
Vol 20 (1) ◽  
pp. 47
Author(s):  
Alan Prahutama ◽  
S. Suparti ◽  
Dwi Ispriyanti ◽  
Tiani Wahyu Utami
Keyword(s):  
Time Series ◽  
White Noise ◽  
Granger Causality ◽  
Autoregressive Model ◽  
Vector Autoregressive Model ◽  
Vector Autoregressive

Analisis time series dapat dibagi menjadi dua yaitu analisis time series univariat dan analisis time series multivariat. Analisis time series univariat salah satunya menggunakan ARIMA, sedangkan analisis time series multivariat dapat menggunakan VAR. VAR merupakan pemodelan persamaan simultan yang memiliki beberapa variabel endogen secara bersamaan. Asumsi dalam model VAR antara lain terjadi kausalitas antar variabel (kausalitas Granger), residual white noise dan berdistribusi normal multivariat. Pada paper ini, metode VAR diimplementasikan dalam memodelkan sektor-sektor Inflasi di Indonesia. Adapun sektor-sektor tersebut antara lain sektor makanan (Y1t),Sektor Makanan Jadi, Minuman, Rokok dan Tembakau (Y2), Sektor perumahan, listrik, air, gas dan bahan bakar (Y3), Sektor Sandang (Y4), Sektor Kesehatan (Y5), Sektor Pendidikan dan Olahraga (Y6), Sektor Transportasi, Komunikasi dan Jasa Keuangan (Y7). Hasilnya adalah tidak semua variabel sektor inflasi berpengaruh terhadap sektor lainnya. Hanya beberapa variabel yang berpengaruh terhadap suatu sektor. Asumsi kausalitas Granger tidak semua dipenuhi oleh semua variabel. Begitu juga dengan normal multivariat juga tidak terpenuhi. Akan tetapi residual model sudah white noise. Keywords: vector autoregressive model, sectors of inflation, Granger Causality.

Use of Vector Autoregressive Model for Anomaly Detection in Utility Gas Turbines

2019 ◽  
Author(s):  
Vipul Goyal ◽  
Mengyu Xu ◽  
Jayanta Kapat
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Anomaly Detection ◽  
Autoregressive Model ◽  
Gas Turbines ◽  
Time Series Data ◽  
Combined Cycle ◽  
Series Data ◽  
Vector Autoregressive Model ◽  
Vector Autoregressive ◽  
Multi Stage

Abstract This study is based on time-series data from the combined cycle utility gas turbines consisting of three-gas turbine units and one steam turbine unit. We construct a multi-stage vector autoregressive model for the nominal operation of powerplant assuming sparsity in the association among variables and use this as a basis for anomaly detection and prediction. This prediction is compared with the time-series data of the plant-operation containing anomalies. Granger causality networks, which are based on the associations between the time series streams, are learned as an important implication from the vector autoregressive modelling. Anomaly is detected by comparing the observed measurements against their predicted value.

scholarly journals PENGELUARAN PEMERINTAH DI MALUKU: ANALISIS VECTOR AUTOREGRESSIVE

2019 ◽  
Vol 4 (1) ◽  
Author(s):  
Jacobus Cliff Diky Rijoly
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Impulse Response ◽  
Response Function ◽  
Autoregressive Model ◽  
Impulse Response Function ◽  
Variance Decomposition ◽  
Vector Autoregressive Model ◽  
Vector Autoregressive

 Pada tahun 1999 pemerintah Indonesia mengimplementasikan peraturan mengenai otonomi daerah, dampak langsung dari implementasi ini adalah setiap provinsi harus mampu mengembangkan pembangunan ekonomi di daerahnya sendiri. Hal ini juga terjadi di Maluku, peningkatan APBD (Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah), yang seharusnya menjadi instrument peningkatan pertumbuahan ekonomi di Maluku. Tapi, faktanya Maluku masih menjadi daerah termiskin ke 4 di Indonesia dan memiliki tingkat pengangguran paling tinggi di Indonesia. Efektifitas realisasi anggaran di duga menjadi permasalahan utama. Sesuai dengan data BPS Maluku mayoritas dari pengeluaran pemerintah yang ada digunakan sebagai pengeluaran/ belanja rutin (83.4%) dan sisanya (29.68%) diganakan sebagai belanja/ pengeluaran Modal, yang seharusnya di gunakan untuk mendorong akselerasi pertumbuhan ekonomi.Penelitian ini menggunakan VAR (Vector Autoregressive) model, untuk mengukur efek daro pengeluaran pemerintah terhadap pertumbuhan ekonomi Maluku, data yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan data time series dari tahun 1997-2016 yang besumber dati BPS Maluku.Hasil penelitian menunjukan bahwa pengeluaran pemerintah di tentukan oleh berbagai variabel diantaranya variabel eksogen (Kebijakan Pemerintah Melalui Penerimaan Migas maupun Non-Migas) serta variabel endogen ( PDB dan Pembentukan Modal Tetap). Hasil lain yang menggunakan instrument Impulse Response Function dan Analisis Variance Decomposition seluruh variable dalam jangka pendek dan jangka Panjang memiliki pengaruh positif terhadap Pengeluaran Pemerintah di Maluku.

scholarly journals Spillover Risks on Cryptocurrency Markets: A Look from VAR-SVAR Granger Causality and Student’s-t Copulas

2019 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
pp. 52 ◽  
Author(s):  
Toan Luu Duc Huynh
Keyword(s):  
Granger Causality ◽  
Autoregressive Model ◽  
Spillover Effect ◽  
Vector Autoregressive Model ◽  
Vector Autoregressive ◽  
Quantitative Evidence ◽  
Structural Vector Autoregressive Model ◽  
Student’S T ◽  
Moving Patterns ◽  
Structural Vector

This paper contributes a shred of quantitative evidence to the embryonic literature as well as existing empirical evidence regarding spillover risks among cryptocurrency markets. By using VAR (Vector Autoregressive Model)-SVAR (Structural Vector Autoregressive Model) Granger causality and Student’s-t Copulas, we find that Ethereum is likely to be the independent coin in this market, while Bitcoin tends to be the spillover effect recipient. Our study sheds further light on investigating the contagion risks among cryptocurrencies by employing Student’s-t Copulas for joint distribution. This result suggests that all coins negatively change in terms of extreme value. The investors are advised to pay more attention to ‘bad news’ and moving patterns in order to make timely decisions on three types (buy, hold, and sell).

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document