Estimasi Tingkat Suku Bunga Menggunakan Metode Nonparametrik Kernel

TRI SETIANTA, Dr. Gunardi, M.Si.

2015 | Skripsi | S1 STATISTIKA

Tingkat suku bunga merupakan salah satu faktor yang sangat berpengaruh dalam sebuah investasi atau dalam bidang perekonomian. Setiap periode tertentu, tingkat suku bunga disetiap negara fluktuatif. Oleh sebab itu, pengestimasian tingkat suku bunga untuk periode selanjutnya sangatlah penting untuk menentukan perlakuan dari sebuah investasi. Terdapat cukup banyak metode untuk menentukan tingkat suku bunga, diantaranya model suku bunga CIR yang telah banyak digunakan dikarenakan menghasilkan tingkat suku bunga yang positif. Selain itu terdapat metode lain yang baru-baru ini dibahas oleh beberapa peneliti, yaitu metode Nonparametrik Kernel. Dalam skripsi ini, dibahas dua metode nonparametrik kernel yaitu Gaussian Kernel dan Gamma Kernel. Sebelum melakukan estimasi tingkat suku bunga, dilakukan terlebih dahulu estimasi fungsi drift dan fungsi difusi untuk model persamaan diferensial stokastik untuk metode ini. Penurunan estimasi fungsi tersebut menggunakan metode infinitesimal generator untuk order pertama. Dan setelah dilakukan estimasi, dihasilkan bahwa metode Gaussian menghasil hasil estimasi yang lebih dekat dibandingkan dengan hasil estimasi dengan metode Gamma Kernel. Hal ini dilihat dari besar Mean Squarred Error masing-masing.

The interest rate is one of the most influential factor in an investment or in the field of economy. Any particular period, the interest rate fluctuates in each country. Therefore, estimating the interest rate for the next period it is important to determine the treatment of an investment. There are quite a lot of methods to determine the interest rates, including interest rate CIR models that have been widely used due to produce a positive interest rate. In addition there are other methods that have recently discussed by several researchers, the method of Nonparametric Kernel. In this minithesis, discussed two methods of nonparametric kernel, there are Gaussian Kernel and Gamma Kernel. Before estimating the interest rates, estimates of the functions performed first drift function and diffusion functions for stochastic differential equation model for this method. Lower estimates of these functions using the first order of infinitesimal generator. And the result is the Gaussian Kernel methods produce estimates that are closer than the estimation results using Gamma Kernel methods. It is seen from the Mean Squarred Error respectively.

Kata Kunci : tingkat suku bunga, Nonparametrik Kernel, Gaussian Kernel, Gamma Kernel, Infinitesimal generator, fungsi drift, fungsi difusi