Show simple item record

dc.contributor.authorNingrum, Hanifah Listya
dc.contributor.authorSaputro, Dewi Retno Sari
dc.date.accessioned2018-07-13T02:36:23Z
dc.date.available2018-07-13T02:36:23Z
dc.date.issued2018-03
dc.identifier.citationAndel, J. (1989).Periodic autoregression with exogenous variables and periodic variances.Aplikace Matematiky, 34, 387–395. Angelini, G., & L. D. Angelis.(2016). PARX model for football matches predictions. Working paper (pp. 1-26).University of Bologna. Aswi & Sukarna. (2006). Analisis Deret Waktu. Makassar, NJ: Andira. Cryer, J. D. (1986).Time Series Analysis.Boston, NJ:Duxbury Press. Ghosh, H. (2011).Nonlinear Time Series Modeling and Forecasting for Periodic Autoregressive.Journal of Statistical Theory and Practice, 27-44. Gladyshev, E. G. (1961).Periodically correlated random sequences.Soviet Mathematics, 2, 385–388. Hanke, J. E., & D. W. Wichern.(2005). Business Forecasting Eighth Edition. New Jersey, NJ: Pearson Education International. Lund, R., &I. V. Basawa.(2000).Recursive prediction and likelihood evaluation for periodic ARMA models.Journal of Time Series Analysis, 21, 75– 93. Lütkepohl, H. (2005).New Introduction to Multiple Time Series Analysis.Berlin, NJ: Springer. Maçaira, P. M., Oliveira, F. L. C., Ferreira, P. G. C., de Almeida, F. V. N., & Souza, R. C. (2017). Introducing a causal PAR(p) model to evaluate the influence ofclimate variables in reservoir inflows : a brazilian case. Pesquisa Operacional, 37(1), 107–128. Makridakis, S., S. C. Wheelwright, & V. E. McGee. (1999).Metode dan AplikasiPeramalan, Edisi kedua.Diterjemahkan oleh Hari Suminto.Jakarta, NJ: Binarupa Aksara. Mcleod, A. I. (1994). Diagnostic Checking Periodic Autoregressions Models With Aplication.Journal of Time Series Analysis,15, 221-33. Paap, P. H. (2004).Periodic Time Series Model. New York, NJ: Oxford University Press. Pagano, M. (1978).On Periodic and Multiple Autoregressions.The Annals of Statistics,6, 1310-1317. Paroli, R., &L.Spezia.(2008). Bayesian inference in non-homogeneous Markov mixtures of periodic autoregressions with state-dependent exogenousvariables.Computational Statistics & Data Analysis, 52, 2311–2330. Rusmawati. (2016). Estimasi Parameter Model Periodic Autoregressive Menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Dua Tahap. Diakses dari http://repository.unhas.ac.id/handle/123456789/17837 Sugiyono.(2009). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung, NJ: Alfabeta. Troutman, B. M. (1979). Some Result In Periodic Autoregression. Biometrika66, 219-28. Ursu, E., &P. Duchesne.(2009). On Medlling and Diagnostic Checking Of Vector Periodic Autoregressive Time Series Models.Journal of Time Series Analysis,30, 70-96. Ursu, E., &J. C. Pereau.(2016).Application of periodic autoregressive process to the modeling of the Garonne river flows.Stochastic Environmental Research and Risk Assessment,30, 1785-1795. Ursu, E., &J. C. Pereau.(2017).Estimation and identification of periodic autoregressive models with one exogenous variable.Journal of the Korean Statistical Society,30, 1785-1795. Ursu, E., &K. F.Turkman. (2012). Periodic Autoregressive Model Identification Using Genetic Algorithms.Journal of Time Series Analysis,33, 398-405. Usman, D. N. (2006).Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta, NB: Lembaga Penerbit Universitas Indonesia. Wei, W.S. (1994).Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Method.New York, NJ: Addison Wesley Publishing Company.id_ID
dc.identifier.issn2502-6526
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/10126
dc.description.abstractModel periodic autoregressive with exogenous variable (PARX) adalah model runtun waktu yang digunakan untuk mengetahui hubungan dinamis antara variabel endogen dengan variabel eksogen.Model PARX merupakan pengembangan dari model periodic autoregressive (PAR) dengan menambahkan variabel eksogen ke dalam modelnya.Variabel eksogen adalah variabel yang berpengaruh terhadap variabel lainnya, namun sebaliknya tidak dipengaruhi oleh variabel lainnya dalam satu model.Pada umumnya, metode estimasi parameter untuk model PARX adalah metode kuadrat terkecil (least square/LS) namun tidak dipertimbangkan parameter yang tidak signifikan, akibatnya estimator yang dihasilkan tidak akurat. Dengan demikian diperlukan pembatas linear untuk parameter tertentu, sehingga metode kuadrat terkecil dua tahap (two stage least square/2SLS) tepat untuk mengatasi masalah tersebut. Tujuanpenelitian untuk melakukan kajian ulang model PARX dan estimasi parameternya dengan metode kuadrat terkecil dua tahap. Perhitungan metode kuadrat terkecil dua tahap pada dasarnya sama dengan metode kuadrat terkecil (least square/LS) namun proses estimasinya melalui dua tahap LS. Hasil kajian menunjukkan diperoleh model PARX dan asumsinya serta estimasi parameter dengan metode kuadrat terkecil dua tahap.id_ID
dc.language.isootherid_ID
dc.publisherProsiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) III 2018id_ID
dc.titleModel Periodic Autoregressive With Exogenous Variable dan Estimasi Parameternya dengan Metode Kuadrat Terkecil Dua Tahapid_ID
dc.typeArticleid_ID


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record