Estimasi Parameter Model Vector Autoregressive with Exogenous Generalized Space Time Autoregressive (VARX-GSTAR) (PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2021)
Model dengan data time series multivariat yang dipengaruhi oleh variabel eksogen adalah model Vector Autoregressive with Exogenous (VARX). Pada model VARX, berdasarkan studi empiris diperoleh data time series yang dicatat secara bersamaan pada sejumlah lokasi dan menghasilkan data time series spasial (space time). Dengan demikian, space time merupakan data yang dipengaruhi oleh waktu dan keterkaitan antar lokasi amatan. Apabila lokasi amatan tersebut bersifat heterogen maka digunakan model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Jika model VARX dikonstruksi dengan memertimbangkan lokasi amatan yang heterogen maka model gabungannya menjadi model Vector Autoregressive with Exogenous Generalized Space Time Autoregressive (VARX-GSTAR). Pengkajian model VARX-GSTAR dan estimasi parameter pada model VARX-GSTAR menjadi tujuan dari penelitian ini. Metode least square (LS) atau kuadrat terkecil digunakan dalam estimasi parameter pada model VARX-GSTAR. Hasil kajian menunjukkan bahwa model VARX-GSTAR merupakan model VARX yang direpresentasikan ke dalam model GSTAR dengan menggunakan orde autoregressive dari model VARX pada model GSTAR, serta dengan metode least square diperoleh estimasi parameter dengan asumsi orde autoregressive 1 dan orde spasialnya 1.