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.