pendeteksian krisis keuangan di indonesia - digilib.uns.ac.id · dampak dari krisis keuangan di...
TRANSCRIPT
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA
MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN
MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR EKSPOR
oleh
ARI NUR SETYANINGSIH
M0111011
SKRIPSI
ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar
Sarjana Sains Matematika
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2016
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA
MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DAN
MARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR EKSPOR
oleh
ARI NUR SETYANINGSIH
M0111011
SKRIPSI
ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar
Sarjana Sains Matematika
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2016
i
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ABSTRAK
Ari Nur Setyaningsih. 2016. PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DIINDONESIA MENGGUNAKAN GABUNGAN MODEL VOLATILITAS DANMARKOV SWITCHING BERDASARKAN INDIKATOR EKSPOR. FakultasMatematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sebelas Maret.
Indonesia telah berkali-kali mengalami krisis keuangan sejak tahun 1970.Krisis keuangan yang terjadi di Indonesia pada tahun 1997 dan 2008 merupakandampak dari krisis keuangan di Asia dan krisis keuangan global di AmerikaSerikat. Krisis keuangan Asia terjadi pada pertengahan tahun 1997 yang berawaldari jatuhnya nilai mata uang Baht di Thailand. Sedangkan krisis keuangan glo-bal terjadi pada bulan Agustus 2007 sampai dengan tahun 2009 yang berawal darimacetnya pembayaran cicilan kredit perumahan di Amerika Serikat. Dampak kri-sis keuangan tahun 1997 yang demikian parah membuat IMF menganggap perluadanya sistem pendeteksian krisis keuangan. Pendeteksian krisis keuangan dapatdilakukan berdasarkan indikator ekonomi yaitu nilai ekspor. Nilai ekspor yanglebih rendah dari pada nilai impor mengakibatkan cadangan devisa suatu negarasemakin merosot sehingga dapat menyebabkan terjadinya krisis.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model yang sesuai untuk di-gunakan dalam melakukan pendeteksian krisis yang terjadi di Indonesia meng-gunakan gabungan model volatilitas dan Markov switching berdasarkan indikatorekspor. Tujuan penelitian selanjutnya untuk mendeteksi krisis keuangan yangterjadi di Indonesia pada data ramalan nilai ekspor periode Januari 2015 sampaidengan Desember 2015.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa data nilai ekspor periode Januari 1990sampai dengan Desember 2014 mempunyai efek heteroskedastisitas dan mengala-mi perubahan struktur, sehingga dapat dimodelkan menggunakan SWARCH (2,1 )dan SWARCH (3,1 ). Model SWARCH (2,1 ) berdasarkan indikator ekspor dapatmendeteksi krisis keuangan di Indonesia pada bulan Februari 2009 sampai de-ngan Juni 2009 dan bulan Desember 2009. Model SWARCH (3,1 ) berdasarkanindikator ekspor dapat mendeteksi krisis keuangan di Indonesia pada bulan De-sember 1990, Januari 1991, Februari 1991 dan bulan Maret 2009 sampai denganMei 2009. Kemudian hasil peramalan data ekspor diperoleh kesimpulan bahwaperiode Januari 2015 sampai dengan Desember 2015 tidak terjadi krisis keuangandi Indonesia berdasarkan indikator ekspor.Kata kunci: pendeteksian krisis, ekspor, SWARCH, dua states, tiga states.
iii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ABSTRACT
Ari Nur Setyaningsih. 2016. DETECTION OF THE FINANCIAL CRISISIN INDONESIA USING A COMBINATION MODEL OF VOLATILITY ANDMARKOV SWITCHING BASED ON THE INDICATORS OF EXPORT. Fac-ulty of Mathematics and Natural Sciences. Sebelas Maret University.
Indonesia has repeatedly experienced financial crisies since 1970. The fi-nancial crisies that occurred in Indonesia in 1997 and 2008 were the impact ofthe Asian financial crisis and the global financial crisis in the United States. TheAsian financial crisis occurred in mid-1997 that started by the fall of the valueof the currency of Baht in Thailand. While the global financial crisis occurredin August 2007 until the year 2009, which began with the breakdown of housingloan repayments in the United States. The impact of the 1997 financial crisis thatsevere made the IMF considered the necessary of the financial crisis detection sys-tem. Detection of the financial crisis can be based on the economic indicators ofthe value of exports. Value of exports lower than the value imports caused theforeign exchange reserve of a country is more decline made the crisis occured.
The purposes of this research are determine the appropriate model to beused to detect of the crisis in Indonesia used a combination of volatility andMarkov switching models based on indicators of export. The other purpose ofthe research is to detect the crisis in Indonesia on the data of the export valueforecasted in periods of January 2015 to the December 2015.
The results showed that the export value data on periods of January 1990to December 2014 have the effects of heteroskedasticity and structural changes,so it can be modeled by SWARCH(2,1) and SWARCH(3,1). Based on the exportindicator SWARCH(2,1) model can detect the financial crisis in Indonesia in theperiods of February 2009 to June 2009 and December 2009. While, SWARCH(3,1) model can detect the financial crisis in Indonesia In December 1990, January1991, February 1991 and March 2009 until May 2009. Then the results of theexport data forecasted can be concluded that the periods of January 2015 to theDecember 2015 financial crisis did not occur in Indonesia based on indicators ofexport.Keywords: detection of crisis, export, SWARCH, two state, three state.
iv
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
MOTTO
”Man Jadda Wajada”
Allah tidak akan mengubah nasib suatu kaum sampai kaum itu mengubah nasib
mereka sendiri
-QS Al-Anfal (8): 53
Bersama kesulitan ada kemudahan
Bersama kesulitan ada kemudahan
-QS Al-Insyirah (94): 5-6
v
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
PERSEMBAHAN
Karya ini kupersembahkan untuk
Kedua orang tua saya Bapak Harto Surip dan Ibu Dalinem, keempat kakak saya
Rio, Rahayu, Budi, Eni dan keempat keponakan saya Rahma, Sasa, Rifan,
Brillyant serta teman-teman Matematika FMIPA UNS angkatan 2011, sebagai
wujud atas doa, semangat dan pengorbanan yang diberikan.
vi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan
rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi
ini. Penyusunan skripsi ini tidak akan berhasil dengan baik tanpa bantuan dari
berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih kepada semua
pihak yang telah membantu dalam penulisan ini, terutama kepada:
1. Bapak Drs. Sugiyanto, M.Si. selaku Pembimbing I yang telah mengarahkan
dan memberikan bimbingan dalam menyelesaiakn skripsi ini, dan
2. Bapak Supriyadi Wibowo, S.Si., M.Si. selaku Pembimbing II yang telah
memberikan arahan dan masukan dalam penulisan skripsi.
3. Semua pihak yang telah membantu penulis.
Penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat.
Surakarta, Januari 2016
Penulis
vii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i
ABSTRAK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii
ABSTRACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iv
MOTTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v
PERSEMBAHAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
KATA PENGANTAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii
DAFTAR ISI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . x
DAFTAR TABEL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi
DAFTAR GAMBAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii
DAFTAR NOTASI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiii
I PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Perumusan Masalah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 Tujuan Penelitian . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4 Manfaat Penelitian . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
II LANDASAN TEORI 6
2.1 Tinjauan Pustaka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2 Teori-Teori Penunjang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.1 Indikator Ekspor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.2 Model Runtun Waktu dan Stasioner . . . . . . . . . . . . 9
2.2.3 Uji Augmented Dickey Fuller (ADF) . . . . . . . . . . . . 10
2.2.4 Log Return . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
viii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2.2.5 Autocorrelation Function (ACF ) dan Partial Autocorrela-
tion Function (PACF ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.6 Model Autoregressive Moving Average (ARMA) . . . . . . 12
2.2.7 Identifikasi Model ARMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.8 Estimasi Parameter Model ARMA . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.9 Uji Efek Heteroskedastisitas . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.10 ModelAutoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH ) 17
2.2.11 Estimasi Parameter ARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.12 Kriteria Informasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.2.13 Uji Diagnostik Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2.14 Uji Perubahan Struktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2.15 Model Markov Switching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2.16 Model SWARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.2.17 Filtered Probabilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3 Kerangka Pemikiran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
IIIMETODE PENELITIAN 36
IVHASIL DAN PEMBAHASAN 39
4.1 Deskripsi Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.2 Log Return . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3 Pembentukan Model ARMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.1 Identifikasi Model ARMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.2 Estimasi Parameter Model ARMA . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.3 Uji Efek Heteroskedastisitas . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4 Pembentukan Model Volatilitas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.4.1 Model ARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.4.2 Model GARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.3 Uji Diagnostik Model ARCH (1 ) . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.4.4 Pemilihan Model Terbaik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.5 Uji Perubahan Struktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
ix
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
4.6 Pembentukan Model SWARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.6.1 Pembentukan Model SWARCH (2,1 ) . . . . . . . . . . . . 50
4.6.2 Pembentukan Model SWARCH (3,1 ) . . . . . . . . . . . . 51
4.7 Filtered Probabilities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.7.1 Filtered Probabilities Berdasarkan Model SWARCH (2,1 ) . 54
4.7.2 Filtered Probabilities Berdasarkan Model SWARCH (3,1 ) . 55
4.8 Pendeteksian Krisis Keuangan di Indonesia . . . . . . . . . . . . . 57
4.8.1 Pendeteksian Krisis Keuangan di Indonesia Berdasarkan
Model SWARCH (2,1 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.8.2 Pendeteksian Krisis Keuangan di Indonesia Berdasarkan
Model SWARCH (3,1 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.9 Peramalan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.9.1 Peramalan Volatilitas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.9.2 Peramalan Rata-Rata Bersyarat . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.9.3 Pendeteksian Krisis Keuangan di Indonesia . . . . . . . . . 62
V PENUTUP 66
5.1 Kesimpulan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.2 Saran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
LAMPIRAN 70
LAMPIRAN 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
LAMPIRAN 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
x
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR TABEL
2.1 Karakteristik plot ACF dan PACF . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.1 Hasil estimasi parameter model ARMA pada data log return ekspor 42
4.2 Hasil estimasi parameter model ARCH . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.3 Hasil estimasi parameter model GARCH . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4 Hasil estimasi parameter model ARCH (1 ) dengan metode QMLE 48
4.5 Hasil uji Chow breakpoint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.6 Hasil estimasi parameter model SWARCH (2,1 ) . . . . . . . . . . 50
4.7 Hasil estimasi parameter model SWARCH (3,1 ) . . . . . . . . . . 52
4.8 Nilai filtered probabilities pada periode data yang mengalami per-
ubahan struktur untuk dua state . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.9 Nilai filtered probabilities pada periode data yang mengalami per-
ubahan struktur untuk tiga state . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.10 Hasil ramalan volatilitas log return periode Januari 2015 - Desem-
ber 2015 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.11 Hasil ramalan log return nilai ekspor periode Januari 2015 - De-
sember 2015 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.12 Hasil ramalan nilai ekspor periode Januari 2015 - Desember 2015 62
4.13 Hasil uji Chow breakpoint data ramalan nilai ekspor periode Jan-
uari 2015 - Desember 2015 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.14 Nilai filtered probabilities data ramalan nilai ekspor untuk dua state 64
4.15 Nilai filtered probabilities data ramalan nilai ekspor untuk tiga state 65
xi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR GAMBAR
0.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii
4.1 Plot data nilai ekspor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.2 Plot log return nilai ekspor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3 Plot ACF dan PACF log return nilai ekspor . . . . . . . . . . . . 41
4.4 Plot residu model ARMA(1,0 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.5 Plot ACF dan PACF residu model ARCH (1 ) sampai lag ke-20 . 46
4.6 Plot filtered probabilities tiap data nilai ekspor . . . . . . . . . . . 54
4.7 Plot nilai filtered probabilities data yang lebih dari 0,5 . . . . . . . 55
4.8 Plot filtered probabilities tiap data nilai ekspor . . . . . . . . . . . 55
4.9 Plot nilai filtered probabilities data diantara 0,4 dan 0,6 . . . . . . 56
4.10 Plot nilai filtered probabilities lebih dari 0,6 . . . . . . . . . . . . . 56
xii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR NOTASI
Pt : data nilai ekspor pada waktu ke-t
Rt : return pada waktu ke-t
rt : log return pada waktu ke-t
T : jumlah observasi
E(.) : harga harapan
µ : rata-rata
σ 2 : variansi
γk : autokovariansi pada lag-k
ρk : autokorelasi pada lag-k
ϕkk : autokorelasi parsial
ϕ : parameter autoregressive
θ : parameter moving average
p : orde dari autoregressive
q : orde dari moving average
x : variabel bebas
S∗ : jumlah kuadrat residu∑: notasi penjumlahan
εt : residu model rata-rata bersyarat pada waktu ke-t
ut : deret white noise berdistribusi normal dengan variansi satu
dan rata-rata nol
ψt : himpunan semua informasi sampai waktu ke-t
m : orde dari ARCH
α : parameter ARCH
f(.) : fungsi densitas probabilitas
xiii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ω : vektor parameter ARCH
θ : vektor parameter SWARCH
H0 : hipotesis nol
H1 : hipotesis alternatif
ξ : statistik uji pengali Lagrange
Q : statistik uji Ljung-Box
JB : statistik uji Jarque-Bera
S(rt) : koefisien skewness data log return pada waktu ke-t
K(rt) : koefisien kurtosis data log return pada waktu ke-t
F : statistik uji Chow breakpoint
st : state pada waktu ke-t
pij : probabilitas transisi state i akan diikuti state j
pjt : probabilitas state j waktu ke-t berdasarkan informasi ψt
L : fungsi likelihood∏: notasi perkalian
ℓ : fungsi log likelihood
k : banyaknya parameter
xiv