REMITANSI DAN PERTUMBUHAN EKONOMI: Studi Empiris Di 5 Negara ASEAN

Kondisi makroekonomi suatu negara tidak dapat dipisahkan dari kebijakan moneter negara tersebut. Mekanisme transmisi kebijakan moneter memberikan penjelasan mengenai bagaimana perubahan instrumen kebijakan moneter dapat mempengaruhi variabel makro ekonomi lainnya hingga terwujud sasaran akhir kebijakan moneter yakni pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini memiliki tujuan untuk melihat pengaruh penerimaan remitansi, pembentukan modal tetap bruto, ekspor dan jumlah populasi dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator untuk mengukur kondisi makroekonomi negara, indikator tersebut menunjukkan tingkat kesejahteraan dan merupakan fenomena penting bagi suatu negara, baik negara maju maupun negara berkembang. Remitansi merupakan sumber pendanaan eksternal yang dinilai lebih stabil dibandingkan FDI atau ODA. Melalui transmisi kebijakan moneter jalur nilai tukar, remitansi diproyeksikan akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi, begitu juga dengan variabel makro lainnya. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis pengaruh remitansi, pembentukan modal tetap bruto (PMTB), ekspor dan populasi terhadap pertumbuhan ekonomi di 5 negara ASEAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dengan metode penelitian regresi panel yaitu kombinasi data cross-section dan runtut waktu dengan periode penelitian 2008 sampai 2020

The analysis of composıtıonal data, a general overvıew and an applicatıon with GDP data for Albanıan economy in R software

In the paper “The analysis of compositional data, a general overview and an application with GDP data for Albanian economy in R software we have studied the principle rules of the compositional data analysis. We have listed some of the fields where we can find and we can apply compositional data analysis. Furthermore there have been treated the main problems that a user will have during the work with coda data. After problems there are a lot of ways and methods in order to avoid those problems and some transformations that really help the coda work. The most important part of this work will be considered the application that we have separated it into two parts. We have chosen the GDP data, because we can consider them as compositional data. From every model we have concluded some important results and we have compared some parameters and results too. As a conclusion we have introduced the idea for a further work