PENAKSIRAN PARAMETER MODEL AUTOREGRESSIVE ORDE (1) DENGAN MENGGUNAKAN METODE LIKELIHOOD MAKSIMUM
Abstract
Model Autoregressive (AR) merupakan suatu model yang digunakan untuk melakukan prediksi atau meramal suatu kejadian dimasa yang akan datang dengan menggunakan data-data pada waktu sebelumnya. Untuk memprediksi kejadian dimasa mendatang dilakukan penaksiran parameter dari model Autoregressive (AR). Pada penelitian ini akan dibahas penaksiran parameter Autoregressive (AR) untuk orde p=1 yang disingkat dengan model AR(1). Metode yang digunakan untuk menaksir parameter model AR(1) adalah dengan menggunakan metode Likelihood Maksimum (LM). Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan menentukan fungsi likelihood dari model AR(1). Untuk menentukan fungsi likelihood dari model AR(1) terlebih dahulu ditentukan fungsi peluang dari model AR(1). Fungsi peluang model AR(1) bisa ditentukan dari definisi model AR(1) tersebut, yaitu dimana dan saling bebas maka diperoleh , sehingga diperoleh fungsi peluang dari model AR(1). Selanjutnya dilakukan simulasi data dengan memilih nilai parameter dan Simulasi data dilakukan untuk membandingkan nilai taksiran parameter dan dari model AR(1). Dengan menggunakan software matematika MATLAB, diperoleh nilai penaksiran dari parameter-parameter model AR(1) secara analitik dan numerik hampir sama. Hal ini tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.
Abstract
Autoregressive (AR) is a model used to predict the future time by using the data in the past. To predict the future time parameter estimation is performed from Autoregressive (AR) model. In this research will discussed estimation Autoregressive (AR) for orde p = 1 which in brief with AR(1). The method used to estimate parameter model of AR(1) is using likelihood maximum method. The first step is determining the function of likelihood from AR(1) model. Before determine the likelihood fuction, we determine the probability function of AR(1) model. The probability function of AR(1) model can be obtained from the definition of AR(1) model. That is where and independent, then obtained , so that the opportunity function of the model AR(1) is obtained. Futhermore, after the parameter estimator obtained from model AR will be simulated using the mathematical software is MATLAB. From the simulation results, the values obtained for the estimation of the parameters of model AR(1) analytically and numerically show almost the same value. This does not show a significant difference.
Keywords
Full Text:
PDFDOI: https://doi.org/10.15548/map.v1i2.1180
Abstract views : 673 times
PDF : 1200 times
References
Ekananda, Mahyus. 2014. Analisis Data Time Seies. 1st ed. Jakarta: Mitra Wacana Media.
Walpole,R dan Myers, RH. 2012. Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Macmillan Publishing Co.,Inc.
Brockwel, P. J. dan A.Davis. 2001. Introduction to Time Series and Forecasting. USA: Springer.
Cryer, J. D. 1992. Time Serier Analysis, Boston: PWS Publisher.
Miller, I. Miller, M. 2004. Mathematical Statistics with Applications. 7th ed. Prentice Hall.
Suyitno. 2011. Pengestimasian Parameter Model Autoreggressive pada Analysis Deret WaktuUnivariat. ISSN 1412-498X : 117-132
Sari, Nelfa. Pendugaan Parameter Model Autiregressive pada Deret Waktu. ISSN 2303-291X : 28-37. Vol.3, No. 4.
Sari, I, dan Novkaniza, F. Estimasi Parameter Autoregressive dengan Fungsi Marginal Likelihood. Universitas Indonesia.
Engle, Robert, F. 1982. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of The Variance of United Kingdom Inflation. Economterica: Vol.50, No. 4.
Frances, P. D. 1999. Forcasting with Periodic Autoregressive Time Series. Netherlands: Eramus Univercity Rotterdam.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.