threshold autoregressive model of exchange rate … daftar tabel tabel 1 level threshold perubahan...

WORKING PAPER WP/13/2008

Threshold Autoregressive Model of Exchange Rate Pass-Through Effect in

Indonesia

Meily Ika Permata

Juni 2008

iii

Threshold Autoregressive Model of Exchange Rate Pass-Through Effect in Indonesia

Meily Ika Permata

Abstraks

Kajian ini menganalisa apakah terdapat threshold perubahan nilai tukar yang menyebabkan

adanya perbedaan perilaku pass-through nilai tukar terhadap inflasi. Pengujian secara empirik

menunjukkan adanya threshold tingkat perubahan nilai tukar terhadap inflasi yaitu sebesar

4,2% (m.o.m), dimana bila terjadi perubahan nilai tukar melebihi threshold tersebut, maka

pass-through efeknya ke inflasi menjadi cukup besar dan signifikan, dengan dampak maksimum

di transmisikan dengan lag efek 2 bulan. Depresiasi nilai tukar > 4,2% (m.o.m), memberikan

kumulatif efek ke inflasi dalam 1 tahun sebesar 1,15%. Tekanan inflasi akan semakin besar bila

shock perubahan nilai tukar yang melebihi threshold tersebut berlangsung lebih dari satu kali.

Simulasi shock yang berlangsung 3 bulan berturut-turut menunjukkan kumulatif efek inflasi

selama 1 tahun (sejak shock pertama terjadi) mencapai lebih dari 3,4%.

v

Daftar Isi

Abstraks................................................................................................................................. iii

Daftar Isi ................................................................................................................................. v

Daftar Tabel ........................................................................................................................... vi

Daftar Grafik .......................................................................................................................... vi

Daftar Lampiran ..................................................................................................................... vi

PENDAHULUAN...................................................................................................................... 1

Latar Belakang .................................................................................................................... 1

Tujuan ................................................................................................................................ 2

Manfaat Penelitian .............................................................................................................. 2

Metodologi ........................................................................................................................ 2

Data ................................................................................................................................... 5

STUDI LITERATUR ................................................................................................................... 6

Determinan Pass-Through ................................................................................................... 6

Asimetri dalam Pass-Through .............................................................................................. 6

Model Threshold Autoregressive (TAR) ................................................................................ 7

Penggunaan TAR dalam Model Regresi................................................................................ 8

HASIL ESTIMASI ...................................................................................................................... 9

Hasil Estimasi untuk Model 1 : ............................................................................................. 9

Hasil Estimasi untuk Model 2 : ........................................................................................... 11

Hasil Estimasi untuk Model 3 : ........................................................................................... 12

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN ............................................................................. 14

Kesimpulan ...................................................................................................................... 14

Implikasi Kebijakan ........................................................................................................... 14

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................................ 15

LAMPIRAN ........................................................................................................................... 16

vi

Daftar Tabel

Tabel 1 Level Threshold Perubahan Nilai Tukar (%) dengan Nilai Varian Terkecil untuk

Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d, Model 1 (Data 1990:01-2008:4) ................... 16

Tabel 2 Nilai SSR Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d, Model 1 (Data

1990:01-2008:4) .................................................................................................... 16


Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d, Model 1(Data 1999:01-2008:4) .................... 17

Tabel 4 Nilai SSR Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d, Model 1 (Data

1999:01-2008:4) .................................................................................................... 17


Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d ..................................................................... 19

Tabel 6 Nilai SSR Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d, ................................ 19

Tabel 9 Level Threshold (%) dengan Nilai Varian Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai

Lag i dan Lag d ....................................................................................................... 21

Tabel 10 Nilai SSR Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d ................................. 21

Daftar Grafik

Grafik 1 Perkembangan Nilai Tukar dan Inflasi 2

Grafik 2 Response Inflasi Terhadap Depresiasi Nilai Tukar ≥ 1,7% (m.o.m) 9




Grafik 6 Response Inflasi Terhadap Depresiasi Nilai Tukar ≥ 4.2% (m.o.m) 11




Daftar Lampiran

Lampiran 1 Hasil Estimasi Threshold Model 1 (Data 1990:01-2008:4) ..................................... 16

Lampiran 2 Hasil Estimasi Threshold Model 1 (Data 1999:01-2008:4) ..................................... 17

Lampiran 3 Hasil Uji Validitas Model 1, Ar11 Dan Lag Threshold D=2, (Januari1999 April

2008) ................................................................................................................ 18

Lampiran 4 Hasil Estimasi Threshold Model 2 ........................................................................ 19

Lampiran 5 Pengujian Hasil Estimasi Threshold Model 2 ......................................................... 20

Lampiran 6 Hasil Estimasi Threshold Model 3 ........................................................................ 21

Lampiran 7 Pengujian Hasil Estimasi Threshold Model 2 ......................................................... 22

1

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Besarnya dampak dari perubahan nilai tukar pada harga domestik mempunyai implikasi

yang penting dalam perumusan kebijakan terutama dalam hal pengendalian inflasi sejalan

dengan penerapan Inflation Targeting Framework (ITF) sejak Juli 2005 di Indonesia. Berkaitan

dengan hal tersebut, perlu pemahanan mendalam mengenai besarnya resiko inflasi akibat

perubahan nilai tukar yang dalam hal ini sangat tergantung dari besarnya pass-through

terhadap harga impor dan kemudian terhadap harga konsumen. Dengan demikian,

pengukuran besarnya derajat dan kecepatan penyesuaian inflasi terhadap perubahan nilai

tukar, khususnya IHK, sangatlah penting untuk dilakukan.

Berdasarkan teori, jika pass-through nilai tukar terhadap inflasi relatif rendah, maka

perubahan nilai tukar relatif tidak begitu berpengaruh terhadap perubahan harga. Sebaliknya,

pass-through nilai tukar terhadap inflasi yang tinggi menyebabkan perkembangan harga

cenderung sensitif terhadap perubahan nilai tukar. Pada saat terjadi depresiasi, maka ekspor

akan menjadi relatif kompetitif. Meskipun demikian, jika pass-through nilai tukar tidak hanya

berdampak pada harga impor melainkan kepada IHK secara keseluruhan, maka kombinasi dari

depresiasi nilai tukar yang diikuti dengan tingginya tingkat inflasi menyebabkan ekspor tidak

menjadi lebih kompetitif. Sebaliknya dampak negatif akan terjadi pada perusahaan dan institusi

keuangan yang mempunyai kewajiban dalam denominasi mata uang asing, yang akan

mengalami keterpurukan akibat membengkaknya hutang riil dan tingginya NPL (Ito dan Sato,

2006).

Penelitian Kurniati (2007)1, menunjukkan bahwa derajat pass-through dari nilai tukar

terhadap harga konsumen sangat rendah pada masa setelah krisis dimana 1% depresiasi

diestimasi akan meningkatkan IHK sebesar 0,06%. Penelitian Kurniati et al (2008)2

menunjukkan bahwa pengaruh langsung perubahan nilai tukar melalui perubahan harga

barang terhadap laju inflasi inti ditengarai lebih kecil. Meskipun demikian, Yati mengingatkan

bahwa respon inflasi terhadap nilai tukar dapat saja lebih sensitif apabila perubahan nilai tukar

relatif besar dan persisten.

Dari grafik 1 terlihat bahwa pada saat terjadi depresiasi nilai tukar yang cukup tajam,

terutama pada masa krisis, terjadi peningkatan inflasi yang cenderung sejalan dengan tingginya

tingkat depresiasi tersebut. Namun demikian, pada level perubahan nilai tukar yang relatif

rendah, tidak terlihat efek yang cukup signifikan pada level inflasi. Fakta bahwa besarnya pass-

1 Lihat Yati Kurniati. 2007. Exchange Rate Pass-Through in Indonesia. BRE Working Paper. DKM.

2 Lihat Yati Kurniati, Tri Yanuarti dan Yanfitri. 2008. Dampak Nilai Tukar Terhadap Harga Impor dan Inflasi Inti. BRE Research

Note. DKM.

2

through nilai tukar sangat mungkin dipengaruhi oleh besarnya level depresiasi/apresiasi,

menunjukkan bahwa estimasi threshold pass-through nilai tukar terhadap inflasi di Indonesia

dengan menggunakan pendekatan ekonometrik nonlinear menjadi suatu hal yang sangat

diperlukan.

Grafik 1 Perkembangan Nilai Tukar dan Inflasi

Tujuan

Berdasarkan latar belakang tersebut maka tujuan penelitian ini adalah :

1. Untuk melihat apakah terdapat suatu threshold perubahan nilai tukar, baik itu pada

level persentase perubahan maupun level nominal perubahan, yang menyebabkan

adanya perbedaan perilaku pass-through nilai tukar terhadap inflasi.

2. Untuk melihat apakah level threshold untuk apresiasi dan depresiasi bersifat simetri.

Manfaat Penelitian

1. Memberikan informasi mengenai perilaku perubahan nilai tukar terhadap perubahan

harga.

2. Memberikan informasi mengenai level perubahan nilai tukar yang dapat memberikan

tekanan terhadap inflasi.

Metodologi

Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Threshold Autoregressive Model

(TAR) yang diaplikasikan pada persamaan pass-through nilai tukar.

Model Threshold untuk Perubahan Nilai Tukar

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

-40,00

-20,00

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

140,00

Jan

-90

Jan

-91

Jan

-92

Jan

-93

Jan

-94

Jan

-95

Jan

-96

Jan

-97

Jan

-98

Jan

-99

Jan

-00

Jan

-01

Jan

-02

Jan

-03

Jan

-04

Jan

-05

Jan

-06

Jan

-07

Jan

-08

%% Perubahan Nilai Tukar Bulanan (kiri)

Inflasi Bulanan (Kanan)

3

Model 1:

Untuk keperluan pengukuran besarnya threshold pass-through nilai tukar tersebut,

regime switching model yang digunakan mengadopsi model yang dikembangkan oleh Posedel

dan Tica (2007)3.

𝜋𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1𝑖𝑒𝑡−𝑖𝑘𝑖=0 1 − 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛽0 + 𝛽1𝑖𝑒𝑡−𝑖

𝑘𝑖=0 𝐼𝑡−𝑑 + 𝑢𝑡 (1)

Yang merupakan representasi dari :

Pada persamaan di atas, inflasi merupakan fungsi dari perubahan nilai tukar nominal.

Time lag dari variabel independen diwakili oleh i, sementara time lag dari variabel threshold

direpresentasikan oleh d. Variabel It-d

merupakan variabel dummy, dimana It-d

=0 jika perubahan

nilai tukar nominal e lebih kecil daripada threshold dan It-d

=1 jika perubahan nilai tukar

nominal e sama atau lebih besar dibandingkan threshold .

Model 2:

Pada model 2, pengukuran besarnya threshold pass-through nilai tukar tersebut

menggunakan regime switching model yang diaplikasikan pada persamaan pass-through yang

dikembangkan oleh Khundrakpam (2007)4.


𝑘𝑖=0 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛾𝑖𝜋

∗𝑡−𝑖

𝑙𝑖=0 + 𝛿𝑖𝑌𝑡−𝑖

𝑚𝑖=0 +

𝑖=1𝑛𝜃𝑖𝜋𝑡−𝑖+𝑢𝑡


Persamaan di atas, merupakan aplikasi model TAR pada model distributed lag yang

menggunakan data persentase perubahan. Pada persamaan di atas, inflasi merupakan fungsi

3 Lihat Petra Posedel dan Josip Tica. 2007. Threshold Autoregressive Model of Exchange Rate Pass Through Effect : The Case of

Croatia. Working Paper. University of Zagreb. Croatia.

4 Lihat di Jeevan Kumar Khundrakpam. 2007. Economic Reforms and Exchange Rate Pass-Through to Domestic Prices in India. BIS

Working Paper No. 225.

𝜋𝑡 =

𝛼0 + 𝛼1𝑖𝑒𝑡−𝑖 + 𝑢𝑡

𝑘

𝑖=0

𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐼𝑡−𝑑 < 𝛾

𝛽0 + 𝛽1𝑖𝑒𝑡−𝑖

𝑘

𝑖=0

+ 𝑢𝑡 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐼𝑡−𝑑 ≥ 𝛾

𝜋𝑡 =

𝛼0 + 𝛼1𝑖𝑒𝑡−𝑖

𝑘

𝑖=0

+ 𝛾𝑖𝜋∗𝑡−𝑖

𝑙

𝑖=0

+ 𝛿𝑖𝑌𝑡−𝑖

𝑚

𝑖=0

+ 𝜃𝑖𝜋𝑡−𝑖

𝑛

𝑖=1

+ 𝑢𝑡 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐼𝑡−𝑑 < 𝛾

𝛽0 + 𝛽1𝑖𝑒𝑡−𝑖

𝑘

𝑖=0

+ 𝛾𝑖𝜋∗𝑡−𝑖

𝑙

𝑖=0

+ 𝛿𝑖𝑌𝑡−𝑖

𝑚

𝑖=0

+ 𝜃𝑖𝜋𝑡−𝑖

𝑛

𝑖=1


4

dari perubahan nilai tukar nominal, inflasi internasional, demand domestik dan ekspektasi inflasi

yang bersifat adaptif. Time lag dari variabel independen diwakili oleh i, sementara time lag dari

variabel threshold direpresentasikan oleh d. It-d

merupakan variabel dummy, dengan It-d

=0 jika

perubahan nilai tukar nominal e lebih kecil daripada threshold dan It-d

=1 jika perubahan nilai

tukar nominal e sama atau lebih besar dibandingkan threshold .

Model 3:

Pada model 3, merupakan bentuk lain dari model 2, yang dikembangkan dari model

Khundrakpam5.

∆𝑝𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1𝑖∆𝑒𝑡−𝑖𝑘𝑖=0 1 − 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛽0 + 𝛽1𝑖∆𝑒𝑡−𝑖

𝑘𝑖=0 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛾𝑖∆𝑝

∗𝑡−𝑖

𝑙𝑖=0 + 𝛿𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑚𝑖=0 +

𝑖=1𝑛𝜃𝑖𝑝𝑡−𝑖+𝑢𝑡


Persamaan di atas, merupakan aplikasi model TAR pada model distributed lag yang

menggunakan log difference. Perubahan harga domestik merupakan fungsi dari perubahan

nilai tukar nominal, perubahan harga internasional, demand domestik dan ekspektasi inflasi

yang bersifat adaptif. Time lag dari variabel independen diwakili oleh i, sementara time lag dari

variabel threshold direpresentasikan oleh d. Variabel I merupakan variabel dummy, dimana I

t-d=0

jika difference nilai tukar nominal e lebih kecil daripada threshold dan It-d

=1 jika difference

nilai tukar nominal e sama atau lebih besar dibandingkan threshold .

Prosedur Mendapatkan Threshold

Agar dapat mengestimasi model, terlebih dahulu dipilih level threshold yang

memungkinkan. Mengikuti metodologi yang disarankan oleh Enders (2004)6 dan Chan (1993)

serta beberapa penyesuaian pada program pengolahan data, maka proses pemilihan level

threshold dilakukan dengan cara sebagai berikut:

1. Mensortir level perubahan nilai tukar dari yang terendah sampai dengan yang tertinggi.



6 Walter Enders. 2004. Applied Econometric Time Series. Wiley.

∆𝑝𝑡 =

𝛼0 + 𝛼1𝑖∆𝑒𝑡−𝑖

𝑘

𝑖=0

+ 𝛾𝑖∆𝑝∗𝑡−𝑖

𝑙

𝑖=0

+ 𝛿𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑚

𝑖=0

+ 𝜃𝑖∆𝑝𝑡−𝑖

𝑛

𝑖=1

+ 𝑢𝑡 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐼𝑡−𝑑 < 𝛾

𝛽0 + 𝛽1𝑖∆𝑒𝑡−𝑖

𝑘

𝑖=0

+ 𝛾𝑖∆𝑝∗𝑡−𝑖

𝑙

𝑖=0

+ 𝛿𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑚

𝑖=0

+ 𝜃𝑖∆𝑝𝑡−𝑖

𝑛

𝑖=1


5

2. Mengestimasi TAR model pada persamaan di atas untuk berbagai level perubahan nilai

tukar sebagai threshold dan menyimpan nilai sum of squared residuals (SSR) untuk

setiap hasil estimasi tersebut berdasarkan asumsi bahwa model dengan nilai threshold

yang paling mendekati kenyataan akan mempunyai SSR terkecil.

3. Membuat grafik dari nilai SSR tersebut. Jika terdapat satu threshold, maka akan

terdapat satu titik minimum lokal. Jika terdapat dua threshold, maka akan terdapat dua

titik minimum lokal. Demikian, seterusnya.

4. Melakukan pengujian hasil estimasi dengan melakukan aproksimasi dari distribusi

asimptotik F melalui prosedur bootstrap (Hansen, 1997)7.

Data

Data yang digunakan adalah data bulanan dari periode 1990:01 sampai dengan

2008:04. Spesifikasi data yang digunakan adalah :

Harga domestik (P) : indeks harga konsumen (IHK)

Inflasi domestik (π) : persentase perubahan IHK (%)

∆𝑝 : perubahan IHK (log)

Nilai tukar nominal (ER): nominal nilai tukar rupiah terhadap US$ bulanan

(Rp/US$). Kenaikan nilai tukar menunjukkan depresiasi.

e : persentase perubahan nilai tukar nominal (%)

∆𝑒 : perubahan nilai tukar nominal (log)

Harga internasional (P*) : indeks harga produsen (PPI US)

Inflasi internasional (π*) : persentase perubahan indeks harga produsen US (%)

∆𝑝∗ : perubahan PPI US (log)

Indeks Produksi : sebagai proyeksi PDB, yang menggambarkan kondisi demand

domestik

7 Lihat Bruce Hansen. 1997. Inference in TAR Models. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics. April 1997.

6

STUDI LITERATUR

Determinan Pass-Through

Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi besarnya pass-through nilai

tukar8. Semakin besar level inflasi dan volatilitasnya, semakin tinggi derakat pass-through-nya.

Hal ini disebabkan terbentuknya persepsi bahwa kenaikan biaya produksi tersebut bersifat lebih

persisten. Sebaliknya, meningkatnya kredibelitas dan efektifitas kebijakan moneter dalam

menjaga rejim inflasi yang rendah, akan menurunkan derajat pass-through. Perusahaan tidak

terburu-buru merubah harga akibat terjadinya shock pada biaya, karena mereka yakin bahwa

shock tersebut bersifat sementara dan pengambil kebijakan moneter akan berhasil

menstabilkan harga.

Faktor kedua adalah volatilitas dari nilai tukar tersebut. Faktor ketiga adalah besarnya

komposisi impor dalam basket konsumsi. Semakin besar komposisinya, semakin tinggi derajat

pass-through. Komposisi jenis barang yang diimpor juga turut mempengaruhi besarnya pass-

through. Faktor keempat adalah distorsi dalam perdagangan akibat penerapan tarif dan

pembatasan kuantitas yang dapat menurunkan pass-through. Kelima, adanya asimetri

menyebabkan besarnya pass-through sangat dipengaruhi oleh episode apresiasi dan depresiasi

serta besarnya level perubahan nilai tukar tersebut.

Asimetri dalam Pass-Through

Perilaku pass-through dapat berbeda antara pada saat terjadinya depresiasi dan

apresiasi. Selain itu, besarnya pass-through juga dapat dipengaruhi oleh besar kecilnya

perubahan nilai tukar dimana pada level tertentu (threshold) nilai perubahan nilai tukar akan

sangat berpengaruh pada inflasi namun apabila perubahan nilai tukar dibawah threshold

tersebut maka akan relatif tidak berpengaruh terhadap inflasi. Hal-hal yang dapat

menyebabkan terjadinya asimetri yang terkait dengan besarnya perubahan nilai tukar adalah

faktor menu cost9 dan mempertahankan pasar.

Dengan asumsi bahwa menu cost diperlakukan sebagai fixed cost, maka aksi perubahan

harga akan bermanfaat jika perubahan nilai tukar melampaui ambang batas (threshold)

tertentu. Apabila perubahan nilai tukar relatif kecil dan menu cost masih lebih tinggi

dibandingkan dengan biaya yang timbul akibat perubahan nilai tukar tersebut, maka

perusahaan akan cenderung memilih untuk tidak merubah harganya.





7

Di bawah asumsi untuk mempertahankan pasar, pada saat terjadi kenaikan biaya akibat

perubahan nilai tukar, perusahaan cenderung mempertahankan harganya dengan menurunkan

mark-upnya ataupun dengan mengorbankan profitnya. Namun, pada ambang batas (threshold)

tertentu, besarnya mark-up tidak dapat menutupi kenaikan biaya yang terjadi dan tingkat profit

yang harus dikorbankan telah melampaui level yang dapat ditoleransi oleh perusahaan. Pada

titik ini, aksi perubahan harga tidak dapat dihindarkan.

Beberapa kajian menunjukkan adanya asimetri pass-through dilihat dari sisi besar

kecilnya level perubahan nilai tukar. Ohno (1989) menemukan bahwa harga ekspor Jepang

lebih merespon perubahan nilai tukar yang besar dibandingkan perubahan nilai tukar yang

relatif kecil. Pollard and Coughlin (2004) menemukan bahwa respon hampir sebagian besar

perusahaan yang bergerak di industri impor mempunyai hubungan yang positif dengan

besarnya ukuran perubahan nilai tukar.

Model Threshold Autoregressive (TAR)

TAR merupakan suatu regime swithing model yang memungkinkan suatu variabel

berperilaku yang berbeda, sesuai dengan keadaan suatu sistem. Umumnya, model TAR dapat

dituliskan sebagai berikut :

𝑦𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1𝑖𝑦𝑡−𝑖𝑘𝑖=1 1− 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛽0 + 𝛽1𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑙𝑖=1 𝐼𝑡−𝑑 + 𝑢𝑡 (1)

Dengan

Variabel I merupakan variabel dummy, dimana I

t-d=0 jika y < threshold dan I

t-d =1 jika y ≥

threshold.

TAR model yang dikembangkan oleh Tong (1983, 1990) memungkinkan model dengan

order AR yang berbeda untuk setiap rezim.

Secara umum, besarnya threshold seringkali tidak diketahui dan harus diestimasi secara

bersamaan dengan parameter lainnya. Enders (2004)10

dan Chan (1993) memberikan panduan

untuk mendapatkan nilai threshold yang super konsisten. Beberapa syarat yang haru dipenuhi

adalah :

1. Threshold haruslah terletak dalam range pengamatan. Dalam prakteknya, nilai

threshold sebaiknya berada dalam 70% middle band pengamatan, yaitu lebih besar

10

Walter Enders. 2004. Applied Econometric Time Series. Wiley.

𝑦𝑡 =

𝛼0 + 𝛼1𝑖𝑦𝑡−𝑖 + 𝑢𝑡

𝑘

𝑖=1

𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐼𝑡−𝑑 < 𝛾

𝛽0 + 𝛽1𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑙

𝑖=1


8

daripada nilai 15% data terendah dan lebih kecil daripada 15% data tertinggi.

Namun untuk data yang relatif besar, threshold dapat lebih besar daripada 10%

data terendah dan lebih kecil daripada 10% data tertinggi.

2. Mengestimasi TAR model untuk berbagai level threshold dan menyimpan nilai sum

of squared residuals (SSR) untuk setiap hasil estimasi tersebut berdasarkan asumsi

bahwa model dengan nilai threshold yang paling mendekati kenyataan akan

mempunyai SSR terkecil.

3. Membuat grafik dari nilai SSR tersebut. Jika terdapat satu threshold, maka akan

terdapat satu titik minimum lokal. Jika terdapat dua threshold, maka akan terdapat

dua titik minimum lokal. Demikian, seterusnya.

Model TAR juga mengakomodasi adanya kemungkinan bahwa lamanya adjustment

process untuk terjadinya perubahan rezim memerlukan lebih dari satu periode waktu (d). Nilai d

biasa disebut sebagai delay paramater. Pemilihan delay parameter dilakukan sesuai dengan

prosedur TAR. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai SSR terkecil. Alternatif lainnya, model

terbaik dipilih berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Bayesian

Criteria (SBC) terkecil.

Penggunaan TAR dalam Model Regresi

Penggunaan threshold dalam konteks regresi juga cukup popular. Model umum TAR

dalam persamaan regresi adalah sebagai berikut :

𝑦𝑡 = 𝛼0 + (𝛼1 + 𝛽1𝐼𝑡 )𝑥𝑡 + 𝑢𝑡

dengan It=1 jika yt-1

≥ threshold, dan It=0 selainnya.

9

HASIL ESTIMASI

Persamaan 1, 2 dan 3 diestimasi untuk berbagai level threshold dengan variasi lag

variabel dependen (i) dan lag threshold (d) dari 1 sampai dengan 12 yang secara total berjumlah

91 model TAR.

Hasil Estimasi untuk Model 1 :

Persamaan untuk model 1, diestimasi untuk berbagai level threshold dengan variasi lag

variabel dependen (i) dan lag threshold (d) dari 1 sampai dengan 12 yang secara total berjumlah

91 model TAR.

Hasil estimasi model dengan menggunakan data dari Januari 1990 April 2008

menunjukkan level threshold sebesar 1,7% dengan nilai SSR terkecil pada model AR12 dengan

lag threshold d=7 (tabel 1). Dapat dikatakan bahwa jika besarnya depresiasi 7 bulan yang lalu

setara atau melebihi 1,7% maka akan secara signifikan berpengaruh terhadap inflasi.

Sebaliknya, jika depresiasi lebih kecil dari level tersebut, maka dampak dari perubahan nilai

tukar relatif tidak signifikan. Selain itu, dapat juga dikatakan bahwa apabila level depresiasi

bulanan melebihi level threshold, maka baru akan memberikan dampak maksimum pada

kenaikan harga 7 bulan kemudian.

Dari hasil simulasi shock terlihat bahwa apabila nilai tukar sama atau melebihi 1,7%,

maka akan memberikan dampak maksimum terhadap tambahan inflasi 7 bulan kemudian

sebesar 0,56% serta menyebabkan tambahan akumulasi inflasi tahunan sebesar 0,78% (grafik

2). Simulasi untuk shock yang berlangsung 3 bulan berturut-turut menunjukkan efek kumulatif

inflasi selama 1 tahun (sejak shock pertama terjadi) mencapai sebesar 2,37% (grafik 3).

Grafik 2 Response Inflasi Terhadap Depresiasi

Nilai Tukar ≥ 1,7% (m.o.m)

(one time shock)



(shock tiga bulan berturut-turut)

* AR12 dengan Lag Threshold d=7, Periode Januari 1990 April 2008

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11 t+12

Kumulatif Inflasi Tahunan = 0,78%

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11 t+12


10

Namun demikian, pada periode setelah krisis11

didapatkan nilai threshold yang

cenderung lebih tinggi yaitu 4,2% (tabel 2). Untuk data dengan periode Januari 1999 - April

2008 nilai SSR terkecil terdapat pada model AR11 dengan lag threshold d=2.12

Perubahan nilai

tukar baru akan secara signifikan berpengaruh terhadap inflasi, jika dan hanya jika besarnya

depresiasi 2 bulan yang lalu setara atau melebihi 4,2%. Perubahan nilai tukar di bawah level

tersebut relatif tidak signifikan pengaruhnya terhadap inflasi. Selain itu, dapat juga dikatakan

bahwa apabila level depresiasi bulanan melebihi level threshold, maka akan memberikan

dampak maksimum pada kenaikan harga secara lebih cepat yaitu 2 bulan kemudian.

Selanjutnya hasil threshold diaplikasikan kembali ke model 1 yang diperluas dengan

penambahan variabel dummy untuk kenaikan harga BBM di bulan Oktober 2005.



(one time shock)




*AR11 dengan Lag Threshold d=2 Periode Januari 1999 April 2008

Dari hasil simulasi shock terlihat bahwa perubahan nilai tukar ≥ 4,2% akan memberikan

dampak yang signifikan terhadap tambahan inflasi 2 bulan kemudian sebesar 1,68% dan

menyebabkan tambahan kumulatif inflasi tahunan sebesar 2,07% (grafik 4). Tekanan inflasi

akan semakin besar bila shock perubahan nilai tukar yang melebihi threshold tersebut

berlangsung lebih dari satu kali. Simulasi shock yang berlangsung 3 bulan berturut-turut

menunjukkan efek kumulatif inflasi selama 1 tahun (sejak shock pertama terjadi) mencapai

sebesar 6,35% (grafik 5).

11

Dilakukan pengujian untuk Periode Januari 1999 April 2008 dan Januari 2000 April 2008.

12 Karena keterbatasan data, batas level threshold tertinggi yang dapat dilakukan pada model AR12 adalah 4% sehingga pada

model ini tidak dapat dilakukan pengujian untuk level threshold diatas 4%.

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11


-0.25

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

1.75

2.00

2.25

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11


11

Hasil Estimasi untuk Model 2:

Persamaan untuk model 2, juga diestimasi untuk berbagai level threshold dengan variasi

lag variabel dependen (i) dan lag threshold (d) dari 1 sampai dengan 1213

. Hasil estimasi model

2 pada periode setelah krisis menunjukkan level threshold yang sama dengan model 1 yaitu

sebesar 4,2% dengan nilai SSR terkecil pada model AR11 dengan lag threshold d=214

.

Temuan ini semakin menguatkan bahwa perubahan nilai tukar baru akan memberikan

pengaruh yang signifikan terhadap inflasi, jika dan hanya jika terjadi perubahan nilai tukar dua

bulan sebelumnya ≥ 4,2%, dengan efek maksimum ditransmisikan dengan lag 2 bulan.


penambahan variabel dummy untuk kenaikan harga BBM di bulan Oktober 2005. Sementara

lag optimal untuk variabel P*, IP dan P adalah (1,2,3).15

Model 2 yang diperluas :


𝑘𝑖=0 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛾𝑖𝜋

∗𝑡−𝑖

𝑙𝑖=0 + 𝛿𝑖𝑌𝑡−𝑖

𝑚𝑖=0 +

𝑖=1𝑛𝜃𝑖𝜋𝑡−𝑖+𝜌oilshock𝑡+𝑢𝑡


Nilai Tukar ≥ 4.2% (m.o.m)

(one time shock)




AR11 dengan Lag Threshold d=2 Periode Januari 1999 April 2008

13

Pada saat pencarian threshold, lag untuk variable lainnya diset 4. Kecuali untuk AR3 dengan lag 3, AR2 dengan lag 2 dan AR1

dan AR0 dengan lag 1.

14 Karena keterbatasan data, batas level threshold tertinggi yang dapat dilakukan pada model AR12 adalah 4% sehingga tidak

dapat melakukan pengujian untuk level threshold diatas 4%.

15 Untuk mendapatkan lag optimal dari variabel harga internasional, demand domestik dan ekspektasi inflasi,

dilakukan simulasi sebanyak 216 kali untuk berbagai kombinasi lag, masing-masing dari 0-5. Kombinasi lag terbaik ditentukan berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Bayesian Criteria (SBC) terkecil.

-0.25

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11

lag P*=1, lag Y=2, lag P=3, inflasi tahunan = 1.15%

-0.25

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11

lag P*=1, lag Y=2, lag P=3, inflasi tahunan = 3.48%

12

Impulse response menunjukkan bahwa bahwa apabila terjadi shock depresiasi nilai tukar

4,2% (m.o.m) maka inflasi 2 bulan berikutnya meningkat sebesar 1,145% (m.o.m), dengan

kumulatif efek ke inflasi dalam 1 tahun sebesar 1.153%. Simulasi shock yang berlangsung 3

bulan berturut-turut menunjukkan efek kumulatif inflasi selama 1 tahun (sejak shock

pertama terjadi) mencapai sebesar 3,482%.

Hasil Estimasi untuk Model 3:

Persamaan untuk model 3, juga diestimasi untuk berbagai level threshold dengan variasi

lag variabel dependen (i) dan lag threshold (d) dari 1 sampai dengan 1216

. Model 3 yang

diestimasi pada periode setelah krisis menunjukkan hasil estimasi yang konsisten dengan model

1 dan model 2, yaitu adanya level threshold sebesar 4,19% dengan nilai SSR terkecil pada

model AR11 dengan lag threshold d=217

.


penambahan variabel dummy untuk kenaikan harga BBM di bulan Oktober 2005. Sementara,

lag optimal untuk variabel P*, IP dan P adalah (1,2,2)18

Model 3 yang diperluas :

∆𝑝𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1𝑖∆𝑒𝑡−𝑖𝑘𝑖=0 1 − 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛽0 + 𝛽1𝑖∆𝑒𝑡−𝑖

𝑘𝑖=0 𝐼𝑡−𝑑 + 𝛾𝑖∆𝑝

∗𝑡−𝑖

𝑙𝑖=0 + 𝛿𝑖𝑦𝑡−𝑖

𝑚𝑖=0 +

𝑖=1𝑛𝜃𝑖𝑝𝑡−𝑖+𝜌oilshock𝑡+𝑢𝑡

Impulse response untuk model 3 menghasilkan hasil estimasi yang cenderung

mendekati hasil estimasi model 2. Apabila terjadi shock depresiasi nilai tukar 4,19% (m.o.m)

maka inflasi 2 bulan berikutnya meningkat menjadi 0,868% (m.o.m), dengan kumulatif efek

ke inflasi dalam 1 tahun sebesar 1,15%. Sementara itu, apabila shock perubahan nilai tukar

yang melebihi threshold tersebut berlangsung 3 bulan berturut-turut menunjukkan efek

kumulatif inflasi selama 1 tahun (sejak shock pertama terjadi) mencapai sebesar 3,408%.

16

Pada saat pencarian threshold lag untuk variable lainnya adalah 4. Kecuali untuk AR3 dengan lag 3, AR2 dengan lag 2 dan AR1

dan AR0 dengan lag1.

17 Karena keterbatasan data, batas level threshold tertinggi yang dapat dilakukan pada model AR12 adalah 4% sehingga tidak

dapat melakukan pengujian untuk level threshold diatas 4%.

18 Untuk mendapatkan lag optimal dari variabel harga internasional, demand domestik dan ekspektasi inflasi,

dilakukan simulasi untuk berbagai kombinasi lag, masing-masing dari 0-5. Kombinasi lag terbaik ditentukan berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Bayesian Criteria (SBC) terkecil.

13



(one time shock)




*AR11 dengan Lag Threshold d=2 Periode Januari 1999 April 2008

-0.25

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11

lag P*=1, lag Y=2, lag P=2, kumulatif inflasi tahunan = 1.15%

-0.50

-0.25

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

1.75

t0 t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6 t+7 t+8 t+9 t+10 t+11

lag P*=1, lag Y=2, lag P=2, kumulatif inflasi tahunan = 3.41%

14

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN

Kesimpulan

Hasil estimasi threshold pass-through nilai tukar pada periode setelah krisis

menunjukkan adanya threshold tingkat perubahan nilai tukar terhadap inflasi. Level threshold

yang diperoleh yaitu sebesar 4,2% (m.o.m), dimana bila terjadi perubahan nilai tukar melebihi

threshold tersebut, maka pass-through efeknya ke inflasi menjadi cukup besar dan signifikan,

dengan dampak maksimum di transmisikan dengan lag efek 2 bulan.

Lebih tingginya level threshold pada periode setelah krisis menunjukkan bahwa tingkat

perubahan nilai tukar yang relatif rendah (< 4.2%, m.o.m), cenderung dapat ditoleransi oleh

pasar tanpa menimbulkan gejolak harga konsumen. Hal ini sejalan dengan perubahan rejim

nilai tukar dari manage exchange rate regime menjadi floating exchenge rate regime. Indikasi

lain yang didapatkan dari hasil estimasi adalah pada saat perubahan nilai tukar melebihi

threshold-nya maka jangka waktu transmisinya ke perubahan harga relatif lebih cepat.

Impulse response pada model 2 menunjukkan bahwa jika terjadi depresiasi nilai tukar >

4,2% (m.o.m), maka inflasi 2 bulan berikutnya meningkat menjadi 1.145% (m.o.m), dengan

kumulatif efek ke inflasi dalam 1 tahun sebesar 1,153%. Tekanan inflasi akan semakin besar

bila shock perubahan nilai tukar yang melebihi threshold tersebut berlangsung lebih dari satu

kali. Simulasi shock yang berlangsung 3 bulan berturut-turut menunjukkan kumulatif efek

inflasi selama 1 tahun (sejak shock pertama terjadi) mencapai sebesar 3,482%.

Sementara itu, Impulse response pada model 3 menunjukkan bahwa jika terjadi

depresiasi nilai tukar > 4,19% (m.o.m), maka inflasi 2 bulan berikutnya mengalami

peningkatan sebesar 0.868% (m.o.m), dengan kumulatif efek ke inflasi dalam 1 tahun

sebesar 1,150%. Simulasi shock yang berlangsung 3 bulan berturut-turut menunjukkan

kumulatif efek inflasi selama 1 tahun (sejak shock pertama terjadi) mencapai 3,408%.

Meskipun demikian, terdapat keterbatasan pada penelitian ini. Meskipun diyakini

bahwa hubungan antara inflasi dan perubahan nilai tukar bersifat non linear, namun pada

penelitian ini diasumsikan bahwa proses pass-through merupakan TAR process.

Implikasi Kebijakan

Dengan demikian, untuk menjaga kestabilan harga, maka Bank Indonesia perlu

menjaga perubahan nilai tukar rupiah (depresiasi) bulanan agar tidak melebihi 4,2%, karena

pada tingkat perubahan tersebut pass-through efek perubahan nilai tukar ke inflasi menjadi

besar dan signifikan.

15

DAFTAR PUSTAKA

Econometrics, Vol. 69, No. 6, pp 1555-96.

Hansen,

Econometrics, April 1997.

-Through to

k for International

Settlements).

- Indonesia Working

Papers No. 5 (Jakarta : Bank Indonesia).

Impor dan

DKM).

Pollard, Patricia S. dan Cletus C.

Pass- g Paper Series 2003-029C (St Louis :

The Federal Reserve Bank of St Louis).

Pollard, Patricia S. dan Cletus C. -Through Estimates and the Choice of

an Exchange Rate Index g Paper Series 2003-004C (St Louis : The Federal

Reserve Bank of St Louis).

Posedel, -

(Croatia : University of Zagreb).

16

LAMPIRAN 1 HASIL ESTIMASI THRESHOLD MODEL 1 (DATA 1990:01-2008:4)


Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d

Tabel 2 Nilai SSR Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 -8.00

1 -8.00 -8.00

2 -5.70 -4.60 12.20

3 -8.00 13.00 12.20 12.20

4 -8.00 12.00 12.20 12.00 -2.90

5 -8.00 9.90 12.00 12.00 -2.90 -5.70

6 -7.00 -5.30 11.50 11.50 -3.60 -5.70 -4.60

7 -2.10 7.80 -4.90 10.80 7.80 -0.60 -4.60 0.60

8 -2.10 7.80 7.60 1.40 4.20 7.90 10.00 0.60 1.00

9 -2.10 7.60 4.00 1.60 7.90 7.60 1.10 1.70 0.60 0.30

10 -2.10 7.60 4.00 1.60 4.20 7.90 3.00 1.70 0.60 0.30 3.00

11 -2.10 7.60 4.00 7.80 4.20 -4.60 1.10 1.70 0.60 -1.00 0.40 -0.70

12 -2.10 7.60 4.00 7.00 4.20 7.80 1.10 1.70 1.00 -0.10 2.30 -0.10 -0.80

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 326.55

1 258.45 240.65

2 216.22 227.71 195.55

3 191.22 192.12 175.57 192.09

4 164.47 173.53 160.49 176.47 184.09

5 155.98 170.97 155.05 173.89 183.06 167.51

6 154.99 155.85 154.16 153.41 156.42 166.96 145.72

7 142.00 138.32 143.24 141.87 138.34 147.25 140.31 136.26

8 130.19 129.68 134.38 135.87 130.40 134.12 132.97 129.31 133.27

9 129.18 129.38 133.52 133.67 128.27 132.81 132.21 125.28 132.89 130.21

10 127.43 127.04 131.20 132.77 127.44 131.38 129.70 120.94 128.55 127.61 131.48

11 121.32 125.30 128.83 127.51 124.25 129.01 127.32 116.83 127.88 120.78 127.17 130.07

12 120.22 124.76 126.62 125.84 120.21 125.97 125.87 116.10 124.65 120.17 124.70 127.31 125.25

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

17

LAMPIRAN 2 HASIL ESTIMASI THRESHOLD MODEL 1 (DATA 1999:01-2008:4)




0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 11.50

1 11.00 0.40

2 -2.20 0.40 4.20

3 -2.20 0.40 4.20 1.10

4 -2.10 0.40 4.20 1.10 1.70

5 -2.10 0.40 4.20 1.10 1.70 -0.50

6 -2.10 7.00 4.20 1.00 1.70 -0.30 0.80

7 -2.10 0.40 4.20 1.00 1.70 -0.50 1.00 1.70

8 -2.10 0.40 4.20 1.00 2.20 -0.50 1.00 1.70 1.00

9 -2.10 2.20 4.20 1.00 2.20 -0.50 1.00 1.70 1.00 -0.90

10 -2.10 0.40 4.20 1.00 1.70 -0.60 1.10 1.70 1.00 -0.90 3.00

11 -2.10 0.40 4.20 1.00 1.70 -0.60 1.10 1.70 1.00 -0.90 3.00 0.30

12 -2.10 0.40 4.00 1.00 1.70 -0.60 1.00 1.70 1.00 -0.90 3.00 -0.70 -0.80

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 108.56

1 99.02 95.46

2 95.14 93.28 91.53

3 91.45 91.52 88.58 93.24

4 85.24 88.43 84.33 88.47 84.38

5 83.12 84.69 76.42 86.52 82.39 83.77

6 82.07 83.57 69.21 83.91 76.99 81.07 82.36

7 80.67 82.97 67.53 82.82 75.42 79.71 80.85 73.26

8 79.56 81.04 62.03 80.76 71.80 76.69 78.99 69.23 76.62

9 76.97 80.17 56.20 77.78 70.39 75.38 77.26 67.14 75.29 68.12

10 72.71 75.92 37.95 73.47 66.74 67.56 73.40 64.29 75.12 64.46 68.87

11 70.68 75.23 17.50 71.69 66.65 63.81 71.12 64.20 74.65 59.00 68.77 68.03

12 59.19 72.40 20.41 67.58 58.74 62.96 67.06 62.79 70.03 50.12 56.57 65.02 68.18

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

18

LAMPIRAN 3 HASIL UJI VALIDITAS MODEL 1, AR11 DAN LAG THRESHOLD d=2,

(JANUARI1999 APRIL 2008)

Hasil Uji Normality

Hasil Uji Serial Correlatian

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.557067 Prob. F(2,72) 0.575336

Obs*R-squared 1.539068 Prob. Chi-Square(2) 0.463229

Hasil Uji Heteroskedasticity

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.610488 Prob. F(26,74) 0.920366

Obs*R-squared 17.83792 Prob. Chi-Square(26) 0.881590

0

4

8

12

16

20

24

-0.5 -0.0 0.5 1.0

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 8.46e-17

Median 0.000000

Maximum 1.213069

Minimum -0.804816

Std. Dev. 0.408286

Skewness 0.482957

Kurtosis 3.144595

Jarque-Bera 4.014313

Probability 0.134370

19

LAMPIRAN 4 HASIL ESTIMASI THRESHOLD MODEL 2



Tabel 6 Nilai SSR Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag i dan Lag d,

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 -2.10

1 10.00 0.40

2 -7.00 0.40 4.20

3 -2.10 0.40 4.20 1.10

4 -2.10 0.40 4.20 1.10 1.70

5 -2.10 0.40 4.20 1.10 1.70 -0.30

6 -2.10 0.40 4.20 1.10 1.70 -0.30 0.40

7 -0.90 0.40 4.00 1.10 1.70 -0.30 0.40 1.70

8 -0.90 0.40 4.20 1.10 2.20 -0.30 0.40 1.70 0.70

9 -0.70 0.40 4.20 1.10 2.20 -0.30 1.00 1.70 0.70 -0.90

10 -0.90 0.40 4.20 1.00 1.70 -0.30 1.10 1.70 -1.40 -0.90 3.00

11 -0.90 0.40 4.20 1.00 1.70 -0.60 1.10 1.70 -2.20 -0.90 3.00 0.30

12 -1.70 0.40 4.00 1.00 2.20 -0.60 1.00 1.70 0.80 -0.90 3.00 -0.70 -1.60

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 98.02

1 89.58 86.05

2 84.16 83.61 80.62

3 79.75 80.46 76.53 80.54

4 70.01 76.62 72.16 76.99 75.55

5 69.09 73.06 65.85 76.09 74.34 74.12

6 68.09 72.10 59.51 72.72 69.77 71.23 70.84

7 66.11 70.90 56.95 71.63 69.13 69.64 70.62 58.53

8 65.30 70.02 52.00 70.57 66.64 66.49 70.05 52.22 66.60

9 61.86 68.43 49.63 68.60 63.92 65.11 69.07 51.87 65.81 57.14

10 58.08 65.39 32.23 66.15 59.71 60.01 63.08 50.57 65.18 54.29 59.40

11 56.86 64.10 13.80 64.65 59.13 55.88 60.53 50.34 64.17 51.62 58.86 58.56

12 46.15 61.09 17.30 59.46 53.88 55.53 56.83 49.53 58.92 41.24 46.08 54.67 58.89

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

20

LAMPIRAN 5 PENGUJIAN HASIL ESTIMASI THRESHOLD MODEL 2

Hasil Uji Normality

0,2,0 0,2,2

1,2,2 1,2,3

Hasil Uji Serial Correlatian (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test):

0,2,0 0,2,2 1,2,2 1,2,3

F-statistic 0.026 0.267 0.231 0.366

Obs*R-squared 0.078 0.811 0.713 1.142

Prob. F 0.974 0.766 0.794 0.695

Prob. Chi-Square 0.962 0.667 0.700 0.565

Hasil Uji Heteroskedasticity (White Heteroskedasticity Test):

0,2,0 0,2,2 1,2,2 1,2,3

F-statistic 0.502 0.459 0.453 0.509

Obs*R-squared 20.764 22.168 23.418 27.196

Prob. F 0.985 0.994 0.995 0.988

Prob. Chi-Square 0.964 0.981 0.983 0.963

0

5

10

15

20

25

-1.0 -0.5 -0.0 0.5 1.0

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean -4.89e-17

Median 1.11e-15

Maximum 1.270122

Minimum -0.964277

Std. Dev. 0.381052

Skewness 0.546067

Kurtosis 4.119755



4

8

12

16

20

-0.5 -0.0 0.5 1.0

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 7.09e-17

Median -2.22e-16

Maximum 1.258723

Minimum -0.672886

Std. Dev. 0.365413

Skewness 0.784772

Kurtosis 4.401524



0

4

8

12

16

20

24

-0.5 -0.0 0.5 1.0

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 2.20e-18

Median 0.000000

Maximum 1.271909

Minimum -0.649269

Std. Dev. 0.361230

Skewness 0.869280

Kurtosis 4.496719



4

8

12

16

20

24

-0.5 -0.0 0.5 1.0

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 1.50e-16

Median 0.000000

Maximum 1.253224

Minimum -0.626133

Std. Dev. 0.357626

Skewness 0.895042

Kurtosis 4.562125



21

LAMPIRAN 6 HASIL ESTIMASI THRESHOLD MODEL 3

Tabel 7 Level Threshold (%) dengan Nilai Varian Terkecil untuk Setiap Kombinasi Nilai Lag

i dan Lag d


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 9.97

1 9.97 0.40

2 -6.95 0.40 4.19

3 -2.08 0.40 4.19 1.11

4 -2.08 0.40 4.19 6.93 1.71

5 -1.78 0.40 4.19 6.93 5.65 -0.30

6 -2.08 0.40 4.19 1.11 1.71 -0.30 0.40

7 -0.90 0.40 4.19 1.11 1.71 -0.30 0.40 2.22

8 -0.90 0.40 4.19 1.11 2.22 -0.30 0.40 1.71 0.70

9 -0.90 0.40 4.19 1.11 2.22 -0.30 1.01 1.71 0.70 -0.90

10 -0.90 0.40 4.19 0.90 1.71 -0.30 1.11 1.71 -1.39 -0.90 2.94

11 -0.90 0.40 4.19 1.01 1.71 -0.60 1.11 1.71 -2.57 -0.90 2.94 0.30

12 -1.78 0.40 3.98 1.01 1.71 -0.60 1.01 1.71 0.80 -0.90 2.94 -0.70 -1.59

Lag Threshold (d)

M

O

D

E

L

A

R

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 0.0100

1 0.0084 0.0081

2 0.0081 0.0079 0.0078

3 0.0077 0.0076 0.0073 0.0077

4 0.0066 0.0072 0.0069 0.0072 0.0072

5 0.0065 0.0068 0.0062 0.0071 0.0070 0.0070

6 0.0064 0.0067 0.0055 0.0068 0.0066 0.0067 0.0066

7 0.0062 0.0066 0.0054 0.0067 0.0065 0.0065 0.0066 0.0054

8 0.0061 0.0065 0.0050 0.0066 0.0062 0.0062 0.0066 0.0049 0.0063

9 0.0058 0.0063 0.0047 0.0064 0.0060 0.0061 0.0065 0.0048 0.0062 0.0055

10 0.0054 0.0060 0.0038 0.0061 0.0057 0.0056 0.0060 0.0047 0.0061 0.0052 0.0056

11 0.0053 0.0059 0.0013 0.0060 0.0056 0.0052 0.0058 0.0047 0.0060 0.0050 0.0055 0.0054

12 0.0044 0.0056 0.0015 0.0055 0.0051 0.0052 0.0054 0.0046 0.0056 0.0040 0.0042 0.0051 0.0055

M

O

D

E

L

A

R

Lag Threshold (d)

22

LAMPIRAN 7 PENGUJIAN HASIL ESTIMASI THRESHOLD MODEL 2

Hasil Uji Normality

0,2,0 0,2,2

1,2,2

Hasil Uji Serial Correlatian (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test):

0, 2, 0 0, 2, 2 1, 2, 2

F-statistic 0.025 0.310 0.262

Obs*R-squared 0.074 0.940 0.807

Prob. F 0.975 0.734 0.770

Prob. Chi-Square 0.964 0.625 0.668

Hasil Uji Heteroskedasticity (White Heteroskedasticity Test):

0, 2, 0 0, 2, 2 1, 2, 2

F-statistic 0.487 0.449 0.439

Obs*R-squared 20.247 21.781 22.850

Prob. F 0.988 0.995 0.997

Prob. Chi-Square 0.970 0.984 0.987

0

4

8

12

16

20

24

-0.010 -0.005 0.000 0.005 0.010

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 1.43e-18

Median 1.08e-16

Maximum 0.012699

Minimum -0.009666

Std. Dev. 0.003816

Skewness 0.526658

Kurtosis 4.116460



4

8

12

16

20

24

-0.005 0.000 0.005 0.010

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 1.87e-18

Median 7.98e-17

Maximum 0.012778

Minimum -0.006735

Std. Dev. 0.003660

Skewness 0.777788

Kurtosis 4.455805



0

4

8

12

16

20

-0.005 0.000 0.005 0.010

Series: Residuals

Sample 1999M12 2008M04

Observations 101

Mean 4.21e-19

Median -4.08e-17

Maximum 0.012876

Minimum -0.006550

Std. Dev. 0.003621

Skewness 0.851324

Kurtosis 4.564921



threshold autoregressive model of exchange rate … daftar tabel tabel 1 level threshold perubahan...

Documents