Model Alternatif Nowcasting di Indonesia
Abstract
Kondisi ketidakpastian dan volatilitas perekonomian di awal tahun 2020 diluar perkiraan dan perhitungan pelaku ekonomi. Wabah pandemi Covid-19 merubah wajah perekonomian global. Model-model ekonomi yang telah dikembangkan sebelumnya tidak lagi secara independent mampu memprediksi indikator-indikator perekonomian secara akurat. Salah satu indikator perekenomian yang patut dicermati kerena mampu memberikan indikasi kesejahteraan bangsa adalah konsumsi rumah tangga dan investasi. Artikel ini bertujuan untuk menyajikan sebuah model alternatif indikator nowcasting konsumsi rumah tangga dan investasi yang dapat digunakan sebagai input bagi model makroekonomi di Indonesia. Metodologi penulisan artikel ini adalah tinjauan kritis atas penelitian sebelumnya yang memberikan masukan model makroekonomi Indonesia sebagaimana rutin dilakukan Bank Indonesia dan tinjauan pusataka dari penelitian lain terkait. Hasil tinjauan kritis ini merupakan penjelasan atas model alternatif konsumsi rumah tangga dan investasi di Indonesia yaitu berhasil membuktikan bahwa perbandingan akurasi model untuk nowcasting indikator konsumsi rumah tangga dan indikator investasi menunjukkan bahwa kesalahan perkiraan yang dihasilkan Dynamic Factor Model (DFM) adalah lebih kecil dari kesalahan perkiraan yang dihasilkan model Bridge Equation dan ARIMA.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Tarsidin, Idham & Nur Rakhman, R., 2018. Nowcasting Household Consumption and Investment in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan / Bulletin of Monetary Economics and Banking, 20(3).
Sahminan, Ph.D., 2016. Seminar Riset OJK - Prosiding: "Modeling Policy Mix Di Bank Indonesia". Bali, Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan.
Verbaan, R., Bolt, W. & van der Cruijsen, C., 2017. Using debit card payments data for nowcasting Dutch household consumption. De Nederlandsche Bank NV Working Paper, Volume 571.
Aprigliano, V., Ardizzi, G. & Libero , 2019. Using Payment System Data to Forecast Economic Activity. International Journal of Central Banking, 15(4).
León, C. & Ortega, F., 2018. Nowcasting economic activity with electronic payments data: A predictive modeling approach. Borradores de Economia, Issue 1037.
Higgins, P., 2014. GDPNow: A model for GDP "nowcasting". Working Paper, Federal Reserve Bank of Atlanta, Atlanta, GA, Volume 2014-7.
Hood, C. C., 2002. Comparison of Time Series Characteristics for Seasonal Adjustments from SEATS and X-12-ARIMA. Alexandria, VA, ASA proceedings, business and economic statistics section.
Abdi, H. & Williams, L. J., 2010. Principal component analysis. s.l.:Wiley interdisciplinary reviews: computational statistics.
Barratt, S. & Boyd, S., 2019. Fitting a Kalman Smoother to Data. arXiv preprint arXiv:1910.08615. .
Pérez, G. M., Sánchez-Fuentes, J. A. J. & Urta, 2018. Nowcasting private consumption: traditional indicators, uncertainty measures, and the role of internet search query data (No. 1842). Working Paper.. s.l., s.n.
Stoyanova, S. & Tonkin, R., 2016. Nowcasting household income in the UK: financial year ending 2015. s.l., 34th International Association for Research on Income and Wealth General Conference. http://www. iariw. org/dresden/stoyanova. pdf.
Druba, H., Castle, J. L. & Henry, D. F., 2018. Explaining nowcast errors. EURONA, 2017(2).
Fasulo, A., Guandalini, A. & Terribili, M. D. T., 2017. Google Trends For Nowcasting Quarterly Household Consumption Expenditure. Rivista Italiana di Economia Demografia e Statistica, 71(4), p. 5.
DOI: https://doi.org/10.54268/baskara.v2i2.6201
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 BASKARA : Journal of Business & Entrepreneurship
BASKARA: Journal of Business and Entrepreneurship Copyright of Baskara: Journal of Business and Entrepreneurship (e-ISSN: 2623-0089 ). This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License |