Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MARAS : Jurnal Penelitian Multidisplin
Silvia Andriani
Program Studi Manajemen, Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Pengaruh Restriksi Kovarians antara Guncangan Permintaan dan Biaya terhadap Estimasi Parameter Harga dalam Model Penawaran dan Permintaan Silvia Andriani; Muhammad Nursyeha; Dewi Puspaningtyas Faeni
MARAS : Jurnal Penelitian Multidisiplin Vol. 4 No. 3 (2026): MARAS : Jurnal Penelitian Multidisiplin, September 2026
Publisher : Lumbung Pare Cendekia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60126/maras.v4i3.1646

Abstract

Endogenitas harga merupakan permasalahan fundamental dalam estimasi model penawaran dan permintaan pada pasar persaingan tidak sempurna. Keberadaan guncangan permintaan (demand shocks) dan guncangan biaya (cost shocks) yang tidak teramati (unobserved) menyebabkan bias simultan pada parameter harga. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh restriksi kovarians antara guncangan permintaan dan biaya terhadap estimasi parameter harga dalam model penawaran dan permintaan. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan ekonometrik. Data dikumpulkan melalui studi literatur dan analisis data sekunder dari industri sereal, semen, dan maskapai penerbangan periode 2010--2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa restriksi kovarians mampu mengidentifikasi parameter harga tanpa memerlukan variabel instrumental eksogen, dengan tingkat signifikansi yang lebih tinggi dibandingkan metode konvensional. Koefisien korelasi antara restriksi kovarians dan parameter harga terestimasi mencapai 0,892 dengan signifikansi p=0,001. Kesimpulannya, restriksi kovarians berpengaruh positif dan signifikan terhadap akurasi estimasi parameter harga dalam model penawaran dan permintaan, terutama ketika variabel instrumental tidak tersedia. Peneliti selanjutnya disarankan menerapkan pendekatan ini pada industri dengan struktur pasar berbeda serta mengombinasikannya dengan metode machine learning.
Co-Authors Dewi Puspaningtyas Faeni Muhammad Nursyeha