Aziz, Shidiq Abdul (2010) METODE GENERALIZED LEAST SQUARE (GLS). S1 thesis, UNY.
|
Text
Mukaddimah_7.pdf Download (161kB) | Preview |
Abstract
Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menjelaskan cara mendeteksi adanya autoko nya sama dengan metode Ordinary Least Square (OLS) t UNTUK MENGATASI KASUS AUTOKORELASI DATA RUNTUN WAKTU 04305141030 RAK rekasi pada data runtun waktu khususnya data kuartalan, menjelaskan cara mengatasi autokorelasi dengan metode Generalized Least Square (GLS) dan contoh penerapan metode GLS. Metode GLS pada prinsip tetapi memperhitungkan juga adanya galat yang berautokorelasi. Pada data runtun waktu (time series) adanya autokorelasi sulit dihindari karena observasi diurutkan secara kronologis sehingga hasil pada periode waktu sebelumnya akan mempengaruhi hasil pada periode waktu selanjutnya. Autokorelasi dapat dideteksi dengan metode grafik dan metode pengujian statistik uji Wallis. Data-data observasi ()Y,X ditransformasi menjadi t()**ttY,X dengan memperhitungkan galat yangikan berkorelasi mengikuti proses AR(4); tttμρεε+=−4 relasi; 1<ρ dan tyang memenuhi semua asumsi OLS dengan ()0=tμ()2σμ=Var, dan tidak ada autokorelasi μ()0=jiEμμ untuk i≠j. Seta-ansformasi didapatkan, maka dilakukan perhitungan biasa seperti estimasi dengan metode OLS. arga berlaku menurut penggunaan pada tahun 2001 kuartal kedua sampai tahun 2009 kuartal pertama adalah *2*1,10401,704-48917,777XXY++=∗, dengan *1X merupakan data transforma merupakan data transformasi pembentukan modal tetap. Hasil penerapan ju memberikan nilai variansi sebesar si konsumsi rumah tangga dan *2Xga()1βV=0,095 dan ()2βV=0,125 yang ternyata lebih kecil dibandingkan dengan variansi 1β dan a diestimasi dengan menggunakan metode OLS. Terbukti bahwa metodeLS tetap menghasilkan estimator yang bersifat Best Linier Unbiased Estimator (BLUE) walaupun data mengandung autokorelasi. 2β jik G vii
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Subjects: | Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Matematika |
| Depositing User: | Editor Pendidikan Matematika |
| Date Deposited: | 03 Jul 2012 07:10 |
| Last Modified: | 29 Jan 2019 14:28 |
| URI: | http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/1445 |
Actions (login required)
 |
View Item |