Prinsip Konstruksi Model, Hubungan Variabel, dan Dimensi Analisis

1. Prinsip Konstruksi Model, Hubungan Variabel, dan Dimensi Analisis #2 – Macroeconomic modelling Angelina IkaRahutami 2011

2. Prinsip konstruksi model - asumsi • Rasionalitas (rationality)pelaku ekonomi diasumsikan mampu mendapatkan dan mempergunakan semua informasi yang tersedia, dan berusaha untuk memaksimumkan manfaat dan meminimumkan biaya dalam mencapai tujuan dan memenuhi kebutuhannya • Ceteris paribus variabel yang mengalami perubahan hanyalah variabel-variabel yang secara tegas dipilih, sedangkan variabel lain (yang tidak dipilih dan non-ekonomi) dianggap tetap. • Penyederhanaan abstraksi yang dibuat dengan hanya menggunakan variabel-variabel tertentu, agar permasalahan yang diamati menjadi lebih mudah dianalisis dan dipahami ika/modelling

3. Prinsip konstruksi model – langkah • Memilah variabel dunia nyata yang akan digunakan dalam studi empiris theoritical variables Vs Observable variables, satuan ukur, proxi yang digunakan Misal : • money supply  ??? • Inflasi  ?? • Nilai tukar  ??? • Suku bunga • Output potensial  ?? ika/modelling

4. ika/modelling

5. Langkah-cont • Inflasi  dua jenis ukuran inflasi yaitu inflasi CPI (Indeks Harga Konsumen) dan inflasi inti (core inflation). inflasi inti exclussion komponen volatile food dan administered price : mendekati komponen inflasi yang bisa dikelola oleh otoritas moneter, tapi simply don’t eat core inflation. fluktuasi CPI didominasi oleh administered price dan volatile component maka otoritas moneter hanya memiliki sedikit ruang gerak untuk mempengaruhi pergerakan inflasi. • Year on year atau quarter to quarter atau month to month  Secara additive komponen-komponen time series dapat dipisahkan menjadi X=Tren (T) + Cycle (C) + Seasonal (S) + Irregular/Shocks (I). Pergerakan komponen T dan C umumnya digunakan untuk melihat kecenderungan jangka menengah dan panjang. Sementara S dan I lebih menunjukkan fluktuasi jangka pendek dan diasumsikan nol dalam jangka panjang. ika/modelling

6. ika/modelling

7. Langkah - cont • Nilai tukar  perubahan atau volatilitas Definisi volatilitas berbeda dengan fluktuasi dan depresiasi/apresiasi. Volatilitas diukur berdasarkan unsur standar deviasi atau varians, fluktuasi diukur dengan melihat perbedaan nilai aktual dan nilai trend , sedangkan depresiasi atau apresiasi dihitung dengan melihat perbedaan nilai aktual dengan nilai periode sebelumnya ika/modelling

8. Penaksiran output gap • Dapat dilakukan dengan: • trend secarastatistik (statistical detrending) metode yang ada digunakan untuk memisahkan time series GDP menjadi komponen permanen dan siklikal, sementara pada kelompok penaksiran yang kedua, • hubungan secara struktural (structural relationship) metode yang ada digunakan untuk mengisolasi dampak pengaruh struktural dari siklikalnya pada output (GDP), dengan menggunakan teori ekonomi yang ada. • hubungan semi struktural. ika/modelling

9. Penaksiran output gap • statistical detrending • Hodrick-Prescott (HP) filter, • Beveridge-Nelson • decomposition, • unobserved component (univariate, bivariate, dan commonpermanent & cyclical component). ika/modelling

10. Penaksiran output gap • pendekatan structural relationship • structural VAR, • production function, • Modeldemand-side, • model sistem multivariate. • semi struktural memasukkan hubungan struktural ke dalam algoritma HP Filter. • Bivariate HP filter, • Multi Variate (MV) filter model karena ika/modelling

11. Penaksiran output gap • Metode Beveridge-Nelson Decomposition • Beveridge-Nelson (1981) menunjukkan bagaimana menguraikan(decompose) modelARIMA(p,1,q) menjadi jumlah dari random walk plus driftdan komponen stationer. • Ide dasarnya adalah dari persamaan time series ingindiperoleh suatu komponen deterministic trend, stochastic trend, dan komponenirregular-nya. • Kelebihan metode ini adalah sederhana dalam hal konsep danperhitungannya, sementara kekurangannya adalah error / shock yang dihasilkanberkorelasi dan membutuhkan pemrograman yang cukup rumit dalam menghitungstochastic trendnya. ika/modelling

12. Penaksiran output gap • Metode Univariate Unobserved Component • metode UC inimendekomposisi series yt menjadi 2 komponen yang independen, yaitukomponen stochastic trend, y1t, dan komponen siklikal, y2t. Karena keduakomponennya bersifat independen, tidak seperti halnya pada BN decomposition,maka shock atau errornya dalam univariate UC tidak berkorelasi. • Model tersebut kemudian diestimasi dengan menggunakan state spacemodel, yaitu Kalman Filter. Filter didisain untuk meminimasi meansqure error dari error estimasi pada sejumlah observasi tertentu. • kelebihan : tidak adanya korelasi antar erroryang dihasilkan dan adanya hubungan secara eksplisit antara output,pengangguran, dan inflasi yang diekspresikan dalam state space form (untukmultivariate unobserved component). Sementara itu, kekurangan dari metode iniadalah metodologinya yang cukup rumit dan perhitungannya membutuhkanpemrograman yang rumit (untuk multivariate UC). ika/modelling

13. Penaksiran output gap • Metode Structural Vector Auto-Regressive • Berbeda dengan bentuk umum model VAR biasa, model SVAR inidirepresentasikan dengan model moving average, • DeSerres at all (1995) berargumen bahwa dalam mengestimasi potensialoutput, pendekatan SVAR ini mempunyai beberapa kelebihan dibandingkandengan metode-metode populer lainnya, misalnya metode yang berbasiskantrending, berbasiskan filtering, dekomposisi B-N. ika/modelling

14. Penaksiran output gap Kelebihan SVAR • komponen-komponen yang membentukpotensial output terdapat intrepetasi ekonominya. Sebagai contoh, fluktuasi yangterjadi di dalam potensial output dapat diartikan sebagai akibat adanya jenisshock-shock tertentu (dengan tingkat ketidakpastian tertentu), sementara methodelainnya tidak dapat menjelaskan. • metode inimengikutsertakan shock-shock dinamis jangka pendek pada komponen permanendari output, yang diasumsikan sebagai potensial output. • tidak sepertimetode HP filter, metode ini tidak membutuhkan penentuan smoothing parametersecara arbitrer. • metode ini memberikan intrepetasi stuktural daridata yang terkini,berdasarkan atas informasi yang tersedia pada saat kebijakanekonomi dibuat (dibandingkan dengan two-sided filter yang menggunakan ex postdata). ika/modelling

15. Penaksiran output gap kekurangan utama SVAR • variabel yangdipilih tidak selalu cocok / tepat untuk segala situasi, terutama yang berkaitandengan komponen siklikal. Misalnya perubahan pada nilai tukar riil atau perubahan padatingkat pengangguran tidak selalu dapat menggambarkan perkembangan siklikaloutput. Standard deviasi dari output gap menunjukkan bahwa pengukuran denganmetode ini mengandung ketidakpastian (uncertain). ika/modelling

16. Langkah -cont • Suku bunga  nominal atau riil ?? • Suku bunga  deposito, kredit, PUAB, SBI ?? ika/modelling

17. Langkah-cont • menentukan variabel endogin, variabel eksogin dan variabel kelambanan. • Variabel endogin atau variabel tak bebas (dependent variable) biasanya merupakan variabel yang menjadi pusat perhatian sipembuat model atau variabel yang ditentukan di dalam model dan ingin diamati variasinya. • Variabel eksogin atau variabel bebas (independent variable) adalah variabel yang dianggap di mana besar-kecilnya ditentukandi luar sistem (model) dan diharapkan mampu menjelaskan variasi variabel endogin. ika/modelling

18. Langkah-cont • model teoritis berdasarkan teori yang sesuai dengan dan menjadi dasar bagi pemilihan model tersebut • Secara umum teori ekonomi dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu teori ekonomi mikro dan teori ekonomi makro • Model harus mencakup konsep atau definisi teoritis variabel ekonomi, anggapan dan persamaan atau identitas yang digunakan, yang sesuai dengan teori yang dipilih. ika/modelling

19. Principles to Keep in mindwhen conducting empirical work • Have a clear research question • Use economic theory • Come up with an ideal experiment • Get data (usually the limiting factor) • Be sure that you know what experiment you’re conducting ika/modelling

20. Permasalahan dalam Pembentukan Model Ekonomi • Pemilihan Teori • Bentuk Fungsi dari Model • Definisi dan Cara Pengukuran Data • Kelangkaan dan Kekembaran Data * tipe data * sumber dan akurasi data * Agregasi data. * Interpolasi data * Ukuran skala data 5. Implikasi Kuantitatif dan Kualitatif 6. Struktur Kelambanan (Lag Structure) ika/modelling

21. Contoh yang harus diperhatikan • Main stream theory? • Jenis data? • Proxy/pengukuran • Prediksi atau simulasi atau titik optimum? • Pendekatan yang digunakan? • Single equation or simultan? • Time series, cross section or panel? ika/modelling

22. Penggambaran Model ika/modelling

23. Persamaan dan Identitasdalam Model Ekonomi Misal: Ct = a0 + a1 Yt + a2 Yt-1 + a3 Rt + a4 Rt-1 It = b0 + b1 Yt-1 + b2 Yt-2 + b3 Rt + b4 Rt-1 Yt = Ct + It + Gt 0 < a1 < 1; 0 < a2 < 1; a3, a4, b3 dan b4 < 0; b1 dan b2 > 0 ika/modelling

24. (lanjutan….) di mana: Ct = pengeluaran konsumsi masyarakat pada periode t It = investasi masyarakat pada periode t Yt = pendapatan masyarakat pada periode t Rt = suku bunga pada periode t Gt = pengeluaran pemerintah pada periode t ika/modelling

25. Dari persamaan dan identitas tersebut dapat diklasifikasi variabel-variabel yang ada menjadi: 1. Variabel endogin: Ct, It dan Yt 2. Variabel eksogin: Rt dan Gt 3. Variabel endogin kelambanan: Yt-1 dan Yt-2 4. Variabel eksogin kelambanan: Rt-1 ika/modelling

26. ika/modelling

27. Contoh skema lain ika/modelling

28. latihan • Yt = Ct + It + Gt …1) • Ct = β1 + β2Ydt-1 + β3Mt + u1t …2) • It = β4 + β5(Yt-1 – Yt-2) + β6Zt-1 + u2t …3) • Gt = β7 + β8Gt-1 + u3t …4) ika/modelling

29. Mt Ydt-1 Zt-1 Gt-1 Yt-2 Yt-1 Gt It Ct Yt ika/modelling

30. Structural Model vs. Reduced Form • With a structural model, we get more information, but at the potential cost of less robust results • With a reduced form model, we get less information, but results are typically more robust. • There are ways to combine the best of both worlds: • Perform the analysis gradually, i.e., start from the reduced form and add structure to learn more ika/modelling