On the Markov Switching GARCH: a Brief Introductory

This paper describes briefly about GARCH with regime switching (SW-GARCH) following Markov Chain property. This approach accounts for jumps between volatility regimes which useful to detect some change of policies during the time horizon are running. To show the work of the employing this approach, an implementation through Unilever stock data has been tried. The results show that the data follow the change between two regimes with probability accordingly

Regime Switching GARCH : An Application to Dowjones Index Return

Since firstly proposed by Engle (1982) and Bollerslev (1986), ARCH-GARCH models have been used to describe volatility behaviors of time series, especially in stock market analysis. One of the weaknesses of ARCH-GARCH is its inability to model behavior transition between high volatilities and low volatilities. In this research, markov switching GARCH is investigated and applied to capture the presence of different volatility regimes, i.e. low volatilities regime and high volatility regime in Dowjones index return. However, there is no information to decide which observations belong to each of the regimes, and to account this difficulty, EM algorithm is applied for parameter estimation. The result shows that Dowjones index return includes two volatility regimes. The transition matrix of the model yields that low volatility regime is often happened than the high one

PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK PADA APLIKASI SPREADSHEET SEBAGAI ALAT BANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN (STUDI KASUS DATA BUMN DI BPK RI)

Decision Support System (DSS) merupakan alat bantu pengambilan keputusan berbasis komputer atau komputasi untuk membantu manajemen dalam memproses data menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Salah satu komponen dari DSS adalah model yang digunakan sebagai abstraksi dari dunia nyata. Model yang sering dipakai adalah model matematika dan statistika untuk membantu pengolahan data menjadi informasi. BPK RI terutama pada unit BUMN belum memiliki dukungan model untuk membantu pimpinan dalam mengambil keputusan pemeriksaan. Jumlah BUMN yang banyak dan jenis pemeriksaan yang beraneka ragam membutuhkan penilaian obyektif dalam pengambilan keputusan pemeriksaan dengan menggunakan data yang dimiliki. Data BUMN adalah data keuangan yang wajib untuk disampaikan kepada BPK RI setiap tahun. Data keuangan dapat diolah menjadi rasio keuangan sebagai wujud analisis data sebagai dasar penilaian BUMN. Salah satu model pengambilan keputusan menggunakan rasio keuangan adalah model rating menggunakan metode regresi logistik pada emiten di Bursa Efek Surabaya (BES) oleh Iriawan (2005a). Model tersebut dapat juga diterapkan di BPK RI yang memiliki data keuangan BUMN yang dapat diolah menjadi rasio keuangan terutama untuk mendukung pengambilan keputusan pemeriksaan di BPK RI. Penelitian dengan menggunakan data rasio keuangan BUMN di BPK RI dan jenis keputusan yang dapat didukung dari model seperti ini pada lingkungan kerja BPK RI belum pernah dilakukan.Metode regresi logistik dapat membantu memodelkan BUMN ke dalam klasifikasi tingkat kesehatan menggunakan prediktor berupa rasio-rasio keuangan BUMN. Model regresi ini dapat menghasilkan peringkat BUMN, indikasi pergeseran tingkat kesehatan BUMN dan mengetahui kontribusi pengaruh masing-masing rasio keuangan terhadap tingkat kesehatan BUMN. Informasi tersebut dapat digunakan oleh BPK RI sebagai dasar pengambilan keputusan dalam perencanaan pemeriksaan di BPK RI. Metode regresi logistik tersebut diterapkan dalam aplikasi spreadsheet EWS emiten (Iriawan, 2005b) dengan modifikasi sebagai penyesuaian terhadap informasi yang dibutuhkan

An Economic Growth Model Using Hierarchical Bayesian Method

Economic growth can be used as an assessment for the success of the regional economic establishment. Since the Regulation of the Republic Indonesia Number 32 of 2004 has been implemented, the imbalance economic growth among the regencies in Indonesia is rising. The imbalance in the conditions of economic growth differs between regions with the aim of the government to improve social welfare by expanding economic activities in each region. The purpose of this chapter is to elaborate whether there is a difference in economic growth based on the distribution of bank credit for each regency in Indonesia. This research analyzes the economic growth data using hierarchical structure model that follows the normality-based modeling in the first level. The two modeling approaches will be applied, i.e., a general one-level Bayesian approach and a two-level structure hierarchical Bayesian approach. The success of these approaches has demonstrated that the two-level hierarchical structure Bayesian has a better estimation than a general one-level Bayesian. It demonstrates that all of the macro-level characteristics of provinces are significantly influencing the different economic growth in every related province. These variations are also significantly influenced by their cross-level interaction regency and provincial characteristics

Analisis Reliabilitas Transformator (Trafo) di PT. PLN APJ Surabaya Barat dengan Pendekatan Bayesian Mixture

Transformator adalah suatu peralatan listrik statis yang berfungsi sebagai penaik (step up) dan penurun (step down) tegangan atau arus. Besarnya jumlah permintaan akan kebutu-han listrik saat ini menyebabkan reliabi-litas dan faktor yang mempengaruhi lama bertahan trafo menjadi prioritas. Apabila terjadi kerusakan pada trafo maka terjadi pemadaman listrik di suatu daerah. Karena adanya variasi yang sangat besar pada data usia pakai trafo PLN, histogram trafo membentuk sebuah pola menyerupai gabungan dari dua distribusi weibull. Pendekatan Bayes digunakan dengan menggabungkan pengetahuan subjektif (prior) mengenai distribusi peluang dari parameter yang tidak diketahui dengan informasi yang diperoleh dari sampel. Data yang digunakan adalah data usia pakai trafo di PLN APJ Surabaya Barat dan faktor-faktor yang akan diteliti pengaruhnya terhadap reliabilitas dari trafo sebagai variabel bebas adalah beban trafo dan jumlah pelanggan yang dilayani masing-masing trafo. Data usia pakai transformator mengikuti pola distribusi mixture weibull. Semakin bertambahnya usia pakai trafo, nilai reliabilitas dari sebuah trafo juga terus mengalami penurunan. Untuk menghindari terjadinya pemadaman akibat kerusakan trafo, maka perlu ditetapkan usia trafo sebesar 20 tahun dengan nilai reliabilitas sebesar 7,5% sebagai early warning system (EWS) dari preventive maintanance pergantian trafo PT. PLN APJ Surabaya Barat. Dari hasil posterior parameter kovariat, faktor kapasitas tegangan yang dimiliki masing-masing trafo (X1) dan jumlah pelanggan yang dilayani masing-masing trafo di daerah tersebut (X2) tidak signifikan mempengaruhi hazard atau laju bertahan trafo dari kerusakan yang dimodelkan dalam Regresi Cox

Small Area Estimation Of Expenditure Per-capita in Banyuwangi with Hierarchical Bayesian and Empirical Bayes Methods

One of the economic indicators that are widely used to measure the level of prosperity and welfare is per capita income. However, an accurate income data is difficult to be obtained. In Susenas this data is approached by using data on expenditures per capita. This study employ Hierarchical Bayes (HB) and Empirical Bayes (EB) methods to be applied to Small Area Estimation (SAE) to estimate the expenditure per-capita in Banyuwangi. The results showed indirect estimation using hierarchical Bayes and Empirical Bayes produce RMSE values smaller than the direct estimation. The HB method, on the other hand, produces smaller RMSE value than the EB method. Finally, this research suggests to use HB method to estimate the expenditure per-capita in Banyuwangi rather than direct estimation which is used nowadays

Pemodelan Bayesian Hirarki Data Curah Hujan Ekstrem di Jakarta

Curah hujan ekstrem merupakan kejadian yang ja-rang terjadi namun dapat memberikan dampak yang merugikan bagi kehidupan. Banjir merupakan salah satu dampak dari curah hujan ekstrem. Salah satu wilayah yang paling sering terkena ban-jir adalah Jakarta. Hal ini mengakibatkan aktivitas manusia men-jadi terganggu. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan terkait nilai ekstrem untuk meminimalkan dampak kerugian akibat curah hujan ekstrem. Pada penelitian ini, identifikasi curah hujan eks-trem dilakukan dengan metode Peaks Over Threshold (POT) de-ngan pola distribusi data ekstrem mengikuti Generalized Pareto Distribution (GPD). Estimasi parameter GPD dilakukan dengan menggunakan Model Bayesian Hirarki (MBH) untuk mengatasi masalah keterbatasan data pengamatan ekstrem dan mengakomo-dasi hubungan antar perbedaan parameter shape dengan variabel prediktor (kovariat) di setiap tingkat struktur hirarki data. Distri-busi prior yang digunakan adalah improper non conjugate dan non informative prior. Hasil estimasi parameter menunjukkan bahwa modus dari temperatur rata-rata harian, elevasi, longitude, dan la-titude tidak berpengaruh signifikan terhadap perbedaan nilai para-meter shape, sehingga tidak berpengaruh pada hasil prediksi return level. Pada penelitian selanjutnya, sebaiknya menggunakan conju-gate dan informative prior dengan mempertimbangkan pengguna-an atau penambahan kovariat lain

Pemodelan Harga Cryptocurrency Menggunakan Markov Switching Autoregressive

Perdagangan merupakan sebuah kegiatan tukar menukar barang atau jasa yang dilakukan manusia untuk memenuhi kebutuhan hidup. Perkembangan sistem pembayaran yang dilakukan umat manusia dimulai dari sistem pertukaran barang atau barter, logam mulia seperti emas dan perak, koin, uang kartal, uang giral, dan uang elektronik (e-money). Selain itu, muncul cryptocurrency yaitu mata uang digital dengan sistem kriptografi dalam setiap proses transaksi datanya tanpa melalui pihak ketiga. Namun cryptocurrency memiliki kelemahan perubahan harga yang sangat besar dalam waktu yang sangat cepat. Pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi tersebut menyebabkan kekhawatiran pemilik aset kripto mengalami kerugian, maka pemodelan harga cryptocurrency sangat penting untuk dilakukan agar meminimalisir risiko kerugi-an. Berdasarkan pola pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi yang berbeda tiap periodenya maka dilakukanlah pemodelan harga cryptocurrency mengguna-kan Markov Switching Autoregressive (MSAR) dengan algoritma Expectation Maximization. Selain meminimkan risiko kerugian, penelitian ini juga ingin mengetahui model MSAR mana yang mampu mengklasifikasikan state dengan baik. Data yang digunakan yaitu harga harian cryptocurrency dengan nilai kapitalisasi pasar terbesar dari September 2015 hingga Januari 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bitcoin dan ripple menggunakan model MS(8)AR(1), sedangkan ethereum menggunakan model MS(9)AR(1). Selain itu model MS(8)AR(1) pada data ripple menjadi model dengan nilai akurasi tertinggi dibandingkan model lainnya dalam hal klasifikasi state

Pendekatan Bayesian untuk Analisis Survival pada Kasus Demam Berdarah Dengue Pasien RSUD Dr. Soetomo Surabaya

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus Dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Indonesia menjadi negara Asia Tenggara tertinggi dengan kasus DBD. Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah kasus DBD tertinggi kedua pada 2017 dan 2018. Salah satu analisis statistika yang digunakan untuk mengetahui ketahanan hidup adalah analisis survival, sehingga akan dianalisis model survival faktor karakteristik pasien yang mempengaruhi laju kesembuhan (lama rawat inap) pasien DBD di RSUD Dr. Soetomo. Analisis Bayesian memperlakukan semua parameter yang tidak diketahui sebagai variabel random dan memiliki distribusi. Estimasi parameter dengan pendekatan bayesian untuk mengatasi kasus jumlah data terbatas karena mempertimbangkan distribusi prior (informasi sebelumnya). Model survival parametrik yang digunakan mengikuti pola distribusi Weibull 3 dan 2 parameter. Model terbaik dengan WAIC terkecil adalah model survival Weibull 2 parameter dengan faktor yang berpengaruh signifikan adalah usia pasien, pendidikan terakhir (SMA), pekerjaan (tidak bekerja), diagnosis masuk rumah sakit (II), suhu tubuh, denyut nadi, dan kadar sel darah putih