MODEL AUTOREGRESIF KOEFISIEN ACAK UNIVARIAT
Widiatmo Kurniadi, Prof. Dr.rer.nat. Dedi Rosadi, S.Si., M.Sc.
2024 | Tesis | S2 Matematika
Model RCA(n) (Random Coefficient
Autoregressive) orde n adalah model dari keluarga Autoregressive dan model
tersebut dapat diterapkan pada data runtun waktu yang stasioner dan non linear.
Perbedaannya dengan AR(p) (Autoregressive) orde p adalah adanya
penambahan variabel random pada parameter konstannya. Pada Tesis ini, penulis
membahas tentang aplikasi dari model RCA(n) untuk nilai rata-rata
beberapa data runtun waktu univariat yang bersifat stasioner dan non linear
serta dengan tambahan data tersebut berdistribusi Heavy Tailed dengan ambang
batas tertentu. Selain aplikasinya, penulis juga membandingkan nilai rata-rata
hasil pemodelan dan peramalan dengan model AR(p), GARCH(p,q). Dengan
adanya penambahan variabel random pada model RCA(n), penulis mendapatkan bahwa
model RCA(n) mempunyai nilai MSE, RMSE, MAE terkecil untuk data
stasioner serta nilai MSE, RMSE, MAE, MAPE terkecil untuk data asli.
The RCA(n) model
is a model from the Autoregressive family and the model can be applied to
stationary and non-linear time series data. The difference with AR(p) is
the addition of a random variable to the constant parameter(s). In this thesis,
the author discusses the application of the RCA(n) model to the average
value of several univariate time series data that are stationary and nonlinear and
with the addition of heavy-tailed distribution with a certain threshold. In
addition to the application, the author also compares the average value of
modelling and forecasting results with AR(p), GARCH(p,q) models. With
the addition of random variables in the RCA(n) model, the author found that the
RCA(n) model has the lowest MSE, RMSE, MAE values for stasionary
data and the lowest MSE, RMSE, MAE, MAPE for the original data.
Kata Kunci : RCA(n), Stasioner, Nonlinear, Heavy Tailed/RCA(n), Stationary, Nonlinear, Heavy Tailed.