PROSES AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY DENGAN DUGAAN VARIANSI INFLASI INDONESIA

Rianiati Monica (FMIPA UNJ)
Suyono Suyono (FMIPA UNJ)
Vera Maya Santi (FMIPA UNJ)

Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Vol 1 No 1 (2017): Jurnal Statistika dan Aplikasinya

Model-model runtun waktu konvensional, seperti model-model ARIMA, mengasumsikan bahwa variansi dari galat adalah konstan. Namun, pada kenyataannya dalam data keuangan, contohnya data inflasi, variansi galatnya berubah dari waktu ke waktu. Fenomena tersebut disebut sebagai heteroskedastisitas. Model autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) seperti yang diperkenalkan oleh Engle (1982) mengakomodasikan fenomena ini. Model ARCH adalah model variansi dari suatu runtun waktu. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk memperkenalkan model autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH). Teori ARCH kemudian diaplikasikan untuk menganalisis data inflasi Indonesia mulai dari Januari 2003 sampai Nopember 2015. Data diperoleh dari situs Bank Indonesia.