Predicting Indonesian Quarterly GDP Growth: Extracting Latent Factors With Dynamic Factor Analysis

JOSHUA PRIASDIKA, Prof. Nopirin, Muhammad Edhie Purnawan, M.A., Ph.D

2020 | Skripsi | S1 ILMU EKONOMI

Forecasting dan nowcasting yang akurat diperlukan agar pemerintah dapat merancang kebijakan dengan baik, serta agar keputusan bisa diambil oleh agen ekonomi. Skripsi ini mencoba meramalkan pertumbuhan triwulanan PDB Indonesia menggunakan 8 indikator makroekonomi terpilih. Mengambil data triwulanan dari 2002 hingga 2017, dynamic factor analysis dilakukan dengan data yang mewakilkan kontribusi dari konsumsi, investasi, pengeluaran pemerintah dan ekspor netto. Ditemukan bahwa ramalan dengan model ini memiliki selisih kesalahan yang besar karena kejutan eksternal, dan latent factor yang berjalan di bawah variabel-variabel observasi ditarik keluar.

Forecasting and nowcasting GDP growth with accuracy is important for government policy consideration as well as economic decision making. This thesis attempts to forecast quarterly GDP growth for Indonesia using 8 selected macroeconomic indicators. Drawing on quarterly data from 2002 to 2017, a dynamic factor analysis was done using data that represent contributions from consumption, investment, government policy and net exports. It is found that the forecast has wide margins of error due to external shocks, and a latent factor that runs underneath the observed macroeconomic variables was extracted.

Kata Kunci : Pertumbuhan PDB / GDP Growth, Forecasting, Nowcasting, Latent Factor