GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

dokumen-dokumen yang mirip
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

SILABUS MATA KULIAH. Topik Item Tujuan Waktu Pengajar

SILABUS MATA KULIAH. Mahasiswa dapat menjelaskan pengukuran Beberapa Indikator makroekonomi utama dan Tiga Konsep Model

SILABUS MATAKULIAH. Mahasiswa dapat mengetahui aturan main dalam perkuliahan serta moneter dan peranan bank sentral

SILABUS MATA KULIAH. Tujuan

SILABUS MATAKULIAH. Topik Item Tujuan Waktu Pengajar Referensi

Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

SILABUS MATA KULIAH. Mahasiswa dapat mengetahui aturan main dalam perkuliahan ekonomi regional

3. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran

III. METODE PENELITIAN. bentuk runtut waktu (time series) yang bersifat kuantitatif yaitu data dalam

BAB III METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data sekunder berupa data

BAB III METODE PENELITIAN. dikumpulkan dari berbagai sumber yaitu Badan Pusat Statistik (BPS), Food and

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series

III.METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, karena penelitian ini

SILABUS MATAKULIAH PERAMALAN BISNIS

METODE PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Respon PDB terhadap shock

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB IV. METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODELOGI PENELITIAN. Pencarian data dilakukan melalui riset perpustakaan (library research)

BAB III METODE PENELITIAN. analisis yang berupa angka-angka sehingga dapat diukur dan dihitung dengan

III. METODE PENELITIAN. yang mempunyai hubungan dengan penelitian yang terdiri dari data kualitatif dan

III METODE PENELITIAN

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

PENGARUH GDP TERHADAP INFLASI DI INDONESIA: TAHUN Novi Darmayanti Universitas Islam Darul Ulum Lamongan

PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Scolastika Mariani, Sugiman

METODE PENELITIAN. 4.1 Jenis dan Sumber Data

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)

BAB III METODE PENELITIAN

Bab 12 Autokorelasi: Apa yang Terjadi jika Faktor-faktor Kesalahan Saling Berkorelasi? 7. Amerika Serikat, Langkah-langkah Perbaikan

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

BAB III ERROR CORRECTION MODEL (ECM) Suatu analisis yang biasa dipakai dalam ekonometrika adalah analisis

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODELOGI PENELITIAN. variabel- variabel sebagai berikut : tingkat gross domestic product(gdp), total

III. METODOLOGI PENELITIAN. Untuk membatasi ruang lingkup permasalahan maka yang dijadikan objek

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

BAB III METODE PENELITIAN

PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

BAB III METODE PENELITIN. yaitu ilmu yang valid, ilmu yang dibangun dari empiris, teramati terukur,

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif dan kuantitatif. Penelitian kualitatif adalah

Suma Suci Sholihah, Heni Kusdarwati, Rahma Fitriani. Jurusan Matematika, F.MIPA, Universitas Brawijaya

III. METODE PENELITIAN

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH

BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Bentuk data berupa data time series dengan frekuensi bulanan dari Januari 2000

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari

METODE PENELITIAN. Selang periode runtun waktu. Bulanan Tahun Dasar PDB Triwulanan Miliar rupiah. M2 Bulanan Persentase

(T.2) PENERAPAN THRESHOLD VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (TVECM) PADA DATA INFLASI DAN SUKU BUNGA

III. METODOLOGI PENELITIAN. diperoleh dari data Bank Indonesia (BI) dan laporan perekonomian indononesia

III. METODE PENELITIAN. gabungan dari data runtun waktu (time series) tahunan. Data yang digunakan

BAB III METODE PENELITIAN. dasar pemilihan lokasi ini berdasarkan secara purposive sampling (sengaja).

III. METODE PENELITIAN

PENGGUNAAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (P,Q) UNTUK PERAMALAN HARGA DAGING AYAM BROILER DI PROVINSI JAWA TIMUR

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. terhadap Angka Kematian Bayi di Kabupaten Blora. Penelitian ini merupakan

METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor yang

HASIL DAN PEMBAHASAN. Pengujian kestasioneran data diperlukan pada tahap awal data time series

III. METODOLOGI PENELITIAN. Dalam penelitian yang berjudul Analisis Pengaruh ProdukDomestikBruto (PDB),

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. runtut waktu (time series). Penelitian ini menggunakan data-data Produk

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

III. METODELOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah current account

ANALISIS KOINTEGRASI JUMLAH WISATAWAN, INFLASI, DAN NILAI TUKAR TERHADAP PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PROVINSI BALI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam

lain berupa data jadi dalam bentuk publikasi. Data tersebut diperoleh dari

BAB III METODE PENELITIAN. (OJK). Objek tersebut terdiri dari Bank Umum Syaria (BUS) dan Unit Usaha

BAB III METODE PENELITIAN. A. Pembentukan Indeks Kondisi Moneter dan Indeks Kondisi Keuangan

III. METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang telah dikumpulkan oleh pihak

IV. METODE PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. adalah di bidang ekonometrika. Ekonometrika merupakan bidang ilmu ekonomi yang

HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Akar Unit (Unit Root Test) bahwa setiap data time series yang akan dianalisis akan menimbulkan spurious

METODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran

3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

METODE PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDB, Ekspor, dan

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa time series

ESTIMASI PARAMETER SISTEM MODEL PERSAMAAN SIMULTAN PADA DATA PANEL DINAMIS DENGAN GMM ARELLANO DAN BOND

PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA DENPASAR MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT

RANCANGAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

BAB III METODE PENELITIAN. waktu dari objek penelitian ini adalah 26 tahun yaitu dari tahun B. Jenis, Sumber dan Metode Pengumpulan Data

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Untuk memenuhi salah satu asumsi dalam uji data time series dan uji

V. HASIL DAN PEMBAHASAN. time series. Data time series umumnya tidak stasioner karena mengandung unit

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman Online di:

3. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data

BAB III METODE PENELITIAN. Jawa Tengah diproxykan melalui penyaluran pembiayaan, BI Rate, inflasi

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. dari tahun ke tahun dapat mengalami peningkatan, hal ini disebabkan karena

PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Indonesia dan variabel independen, yaitu defisit transaksi berjalan dan inflasi.

Transkripsi:

SILABUS MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Ekonometrika II Kode Mata Kuliah : EKO 601 Kredit : 3(3-0) Semester : 3 Deskripsi : mata kuliah ini membahas berbagai metode ekonometrika time series univariate dan multivariate beserta uji-uji statistika yang relevan/dibutuhkan serta teknik-teknik analisis data panel. Di akhir mata kuliah, mahasiswa mendemonstrasikan pemahamannya mengenai metode/teknik yang diajarkan dengan cara menseminarkan hasil riset kecil yang dimulai sejak awal periode UAS. Tujuan umum perkuliahan : Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan berbagai metode ekonometrika time series dan data panel, dan dapat menerapkannya dalam penelitian ekonomi Pertemu an ke- Topik Item Tujuan Waktu Pengajar Referensi 1 Pendahuluan: - Penjelasan mengenai matakuliah - Beberapa konsep dasar menjelaskan: pengertian dan metodologi pemodelan ekonometrika; terutama terkait time series dan panel data. HS/MF/NAA WE: Bab 1 2 Konsep Dasar Beberapa konsep dasar (lanjutan) dan Persamaan Difference dan Aplikasinya dalam Ekonomi dan Keuangan menjelaskan beberapa konsep dasar lanjutan pada Ekonometrika I seperti persamaan difference dan aplikasinya dalam ekonomi dan keuangan WE: Bab 1 HO

3 4 5 6 7 8 Model Deret Waktu (Time Series) : Univariate dan ARIMA Model Deret Waktu : ARIMA dan aplikasinya Model Deret Waktu (Time Series) : intervensi dan model fungsi transfer Model Deret Waktu (Time Series) : Pengujian Stasioneritas Model Volatilitas : ARCH-GARCH Model Volatilitas : ARCH-GARCH lanjutan - Statisioneritas - Model-model ARMA - Fungsi otokorelasi dan fungsi otokorelasi parsial - Identifikasi, estimasi, pengujian diagnostik Peramalan, aspek musiman pada model Box-Jenkins, dan Aplikasi dengan Data Ekonomi Indonesia Univariate Lanjutan: - intervensi - Model-model fungsi transfer - Trend dan unit root - Uji Dickey-Fuller dan uji ADF - Uji Phillips Perron : perubahan struktural dan masalah dalam pengujian unit root Pemodelan Trend dan Volatilitas: - Stylized facts - Proses/model ARCH & GARCH Pemodelan Trend dan Volatilitas Lanjutan: - Trend stokastik dan deterministik - Business cycles, trend stokastik dan dekomposisi univariate menjelaskan analisis model ARIMA, fungsi autokorelasi, autokorelasi parsial dan identifikasi dan uji diagnostiknya. menjelaskan analisis model model ARIMA, fungsi autokorelasi, autokorelasi dan aplikasinya pada data ekonomi dan keuangan. menjelaskan analisis univariate lanjutan menjelaskan pengujian unit root pada data time series baik DF, ADF, PP menjelaskan analisis model volatilitas ARCH-GARCH dan kerangka teorinya menjelaskan analisis model volatilitas ARCH-GARCH dan aplikasinya WE: Bab 2 JD: Bab 7 WE: Bab 2 JD: Bab 7 WE: Bab 5 WE: Bab 4 WE: Bab 3 WE: Bab 3

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN Bentuk Autoregressive Distributed Lag: - Konsep dasar dan reparameterisasi - Keseimbangan dinamis - Spesifikasi dan pengujian - Model koreksi kesalahan (ECM) - Model non-nested 9 menjelaskan analisis model volatilitas distributed lag model, ECM, dan aplikasinya JD: Bab 8 HO-1 Ujian Tengah Semester 10 Kointegrasi : Konsep dasar, kointegrasi, common trends - Kointegrasi dan koreksi kesalahan - Pengujian kointegrasi dengan metode Engle-Granger Multivariate - Konsep dasar model VAR - Estimasi dan identifikasi model VAR - Pengujian-pengujian hipotesis model VAR 11 12 13 14 Multivariate Lanjutan - Keterbatasan model VAR - Model persamaan simultan dan keterbatasannya - Model structural VAR Kointegrasi Lanjutan - Characteristic roots, rank dan kointegrasi - Pengujian hipotesis dalam kerangka kerja kointegrasi, pengujian kointegrasi dengan metode Johansen - Model VECM Model Data Panel - Konsep dasar mengkait dengan data panel - One-way error component model (fixed effects dan random effects) Mahasiswa dapat memahami masalah konsep dasar kointegrasi, model ECM, dan Engle-Granger cointegration test Mahasiswa dapat memahami masalah Autokorelasi, menjelaskan akibatnya, mendeteksi dan mengatasinya dalam model persamaan regresi Mahasiswa dapat memahami kegunaan analisis multivariate terkait dengan keunggulan dan kelebihannya dibandingkan dengan analisa time series yang lain Mahasiswa dapat menyusun dan dapat memahami analisis kointegrasi lebih lanjut, memahami Characteristic roots, rank dan kointegrasi, pengujian kointegrasi, dan model VECM menjelaskan konsep dasar model data panel WE: Bab 6 JD: Bab 9 WE: Bab 5 WE: Bab 6 JD: Bab 9 BHB: Bab 1, 2

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN 15 Model Data Panel Two-way error component model (fixed effects dan random effects), Ilustrasi Model Data Panel Lanjutan - Heterokedastisitas dan otokorelasi dalam error component model - Berbagai uji hipotesis dalam data panel Seminar dan Review - Seminar makalah-makalah mahasiswa (Kelompok I s/d Kelompok IV) Seminar dan Review (lanjutan) Seminar dan Review: - Seminar makalah-makalah mahasiswa (Kelompok V s/d Kelompok VIII) - Overall Review 16 17 18 menjelaskan konsep dasar model data panel dan aplikasinya menjelaskan konsep dasar model data panel, serta beberapa permasalahan dan uji hipotesis dalam model data panel Mahasiswa dapat memahami, mengaplikasikan dan menjelaskan dan mempresentasikan modelmodel ekonometrika yang dipelajari dalam penelitian empiris Mahasiswa dapat memahami, mengaplikasikan dan menjelaskan dan mempresentasikan modelmodel ekonometrika yang dipelajari dalam penelitian empiris Ujian Akhir Semester D. 1. 2. 3. 4. BAHAN PUSTAKA Enders, W. (2004), Applied Econometric Time Series, 2nd ed. John Wiley & Sons, New York. (WE) Johnston, J. and DiNardo, J. (1997), Econometric Methods, 4th ed. McGraw-Hill, New York. (JD) Baltagi, B. H. (2005), Econometric Analysis of Panel Data, 3rd ed. John Wiley & Sons, New York. (BHB) Handouts dari pengajar. (HO) BHB: Bab 2, 3 BHB: Bab 4, 5 HO-2 HO-2

E. SISTEM PENILAIAN Nilai mutu dari mata kuliah ini ditentukan dari: UTS (32%), UAS (38%), tugas individu berupa review sebuah artikel jurnal ilmiah yang menggunakan teknik ekonometrika yang relevan (10%, dikumpulkan saat UTS), tugas kelompok berupa laporan riset kecil yang menerapkan metode/teknik ekonometrika yang relevan (15%, dikumpulkan saat UAS), serta seminar dan kehadiran kuliah (5%). Nama Mata Kuliah : Ekonometrika 2 Kode/SKS : EKO601/3(3-0) PERENCANAAN PENILAIAN Penilaian Matakuliah Ekonometrika 2 dibedakan atas penilaian tes tertulis dan penilaian non tes. Penilaian non tes dibedakan atas penilaian kinerja kelompok dalam diskusi dan presentasi, serta penilaian non tes individu didasarkan pada keaktifan dalam mengikuti diskusi-diskusi di kelas. I. Komposisi Penilaian Komposisi Penilaian Mata Kuliah ini adalah sebagai berikut: A. Penilaian Ujian Tulis (Tes) UTS : 40% UAS : 40% B. Penilaian Non Tes Kelompok : 10% Individu : 10%

II. Format Penilaian Kelompok No Nama Aspek penilaian Kekompakan Kesesuaian materi Presentasi Kemampuan menjawab pertanyaan 1 XXXX 2 XXXX 3 XXXX Keterangan: Cara penilaian: Kekompakan: 70-100 Kesesuaian materi nilai: 60-100 Presentasi: 70-100 Kemampuan menjawab pertanyaan dalam diskusi : 70 100 Ketepatan waktu dalam menyelesaikan tugas: 70-100 Kerapihan mengerjakan tugas: 70-100 Nilai akhir kelompok: rata-rata dari masing-masing aspek penilaian Ketepatan waktu Kerapihan III.Format Penilaian Individu No Nama Aspek penilaian Nilai akhir Keaktifan dalam diskusi (65-95) Ketepatan dalam memberikan argumentasi (70-100) Personality (sopan santun, tatakrama, ex: apakah suka membuat keributan di kelas?/mengganggu teman saat jam pelajaran) (70-100) Rata-rata dari 3 aspek 1 XXXX 2 XXXX 3 XXXX

IV. UTS Ujian tertulis dalam bentuk essay berjumlah 7 soal yang meliputi semua topik selama UTS atau satu soal essay untuk satu kali pertemuan kuliah. No Topik Pertemuan Soal essay Bobot Nilai 1 Pendahuluan: 1 soal 10 2 Konsep Dasar 1 soal 15 3 Model Deret Waktu 1 soal 15 (Time Series) : Univariate dan ARIMA 4 Model Deret Waktu : ARIMA dan aplikasinya 1 soal 15 5 Model Deret Waktu 1 soal 15 (Time Series) : intervensi dan model fungsi transfer 6 Model Deret Waktu 1 soal 15 (Time Series) : Pengujian Stasioneritas 7 Model Volatilitas : ARCH-GARCH 1 soal 15 8 Model Volatilitas : ARCH-GARCH lanjutan 9 Model Distributed Lag

V. UAS Ujian tertulis dalam bentuk essay berjumlah 7 soal yang meliputi semua topik selama UTS. No Topik Pertemuan Soal Bobot Nilai 1 Kointegrasi 1 soal 15 2 Multivariate 1 soal 15 3 Multivariate Lanjutan 1 soal 15 4 Kointegrasi Lanjutan 1 soal 15 5 Model Data Panel 1 soal 15 6 Model Data Panel 1 soal 10 7 Model Data Panel Lanjutan 1 soal 15 8 Seminar dan Review 9 Seminar dan Review (lanjutan)