<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n "^^ . "ABSTRACT\r\n\r\nVector Autoregressive (VAR) has become popular in recent year by it’s ability\r\nand flexibilty for macroeconomic modelling. The main problem in VAR modeling\r\nappears if many variables are used to model. A VAR() model with variables \r\nhave + \r\n\r\n parameters to be estimate. On Statistical ground, it causes\r\noverparameterization and overfitting. To handle it, there are two models with\r\ndifferent approach. Dynamic Factor Model (DFM) is reducing the dimensions of\r\ndata without losing its dynamism and Bayesian VAR (BVAR) is getting a priori\r\ninformation about parameters by Bayesian Inference. This study will show\r\nperformance DFM and BVAR model for modelling Indonesia’s Macroeconomic\r\nindicator based on forecast accuracy. Comparison of both models are considered\r\nin three different estimation methods and prior distribution. The result is Bayesian\r\nVAR with Minnesota prior give the best performance according to mean error\r\n(ME), root mean square error (RMSE) and mean square error (MSE).\r\n \r\n \r\nKeywords : VAR, DFM, Bayesian VAR, Bayesian Inference, Forecasting \r\n \r\n ABSTRAK\r\n\r\n\r\nVector Autoregressive (VAR) menjadi populer beberapa tahun belakangan karena\r\nkamampuan dan fleksibelitasnya untuk pemodelan makroekonomi. Masalah\r\nutama dalam pemodelan VAR muncul jika banyak variabel yang digunakan ke \r\nmodel. Suatu model VAR() dengan variabel memiliki + \r\n parameter.\r\nPada bidang statistika, hal tesebut menyebabkan overparameterization dan\r\noverfitting. Untuk mengatasinya, ada dua model dengan pendekatan berbeda.\r\nModel Faktor Dinamis (FD) mereduksi dimensi data tanpa kehilangan\r\nkedinamisannya dan Model Bayesian VAR (BVAR) memperoleh informasi apriori\r\ntentang parameter berdasarkan Teorema Bayes dan Bayesian Inference. Penelitian\r\nini akan menampilkan kemampuan FD dan BVAR untuk pemodelan makro\r\nekonomi Indonesia berdasarkan keakuratan peramalannya. Perbandingan dari\r\nkedua model tersebut mempertimbangkan tiga metode pendugaan dan tiga\r\ndistribusi prior yang berbeda. Hasilnya model Bayesian VAR memberikan hasil\r\nperamalan yang akurat berdasarkan mean error (ME), root mean square error\r\n(RMSE) dan mean square error (MSE).\r\n\r\n \r\nKeywords : VAR, DFM, Bayesian VAR, Bayesian Inference, Forecasting \r\n\r\n \r\n\r\n\r\n"^^ . "2017-07-28" . . . . . "FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM "^^ . . . . . . . " 1217031072"^^ . "YEFTANUS ANTONIO"^^ . " 1217031072 YEFTANUS ANTONIO"^^ . . . . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (File PDF)"^^ . . . "ABSTRAK.pdf"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (File PDF)"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (File PDF)"^^ . . . "SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . " \r\nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR)\r\nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \r\nUNTUK DATA MAKROEKONOMI\r\n (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #27819 \n\n \nKEMAMPUAN FAKTOR DINAMIS DAN BAYESIAN VAR (BVAR) \nPADA PEMODELAN MULTIVARIATE TIME-SERIES \nUNTUK DATA MAKROEKONOMI \n \n\n" . "text/html" . . . "Q Science (General)"@en . . . "QA Mathematics"@en . .