1.
PENDAHULUAN
1.1 Pengantar
1.2 Pengertian
Ekonometrika Deret Waktu
1.3 Karakteristik
Data Deret Waktu
1.4 Paket
Program Komputer untuk Analis
2.
KESTESAIONERAN
DATA DERET WAKTU
2.1 Pengantar
2.2 Proses
Stokastik dan Kestasioneran Data Deret Waktu
2.3 Pemeriksaan
Kestasioneran Data Deret Waktu
2.3.1
Pemeriksaan Kesatasioneran dengan Trend
Data
2.3.2
Pemeriksaan Kestasioneran dengan
Koofesien Autokorelasi dan Korelogram ACF
2.3.3
Uji Akar Unit (Unit Root Test)
2.4 Penggunaan
Eviews untuk Pemeriksaan Kestasioneran Data
2.4.1
Trend Data
2.4.2
Autokorelasi
dan Koreologram
2.4.3
Uji Statistik Q
2.4.4
Uji Statistik Ljung – Box (LB)
2.4.5
Uji Akar Unit (Unit Root Test)
3. ANALISIS
TREND DAN TEKNIK PEMULUSAN
3.1 Pengantar
3.2 Komponen
Deret Waktu
3.3 Analisi
Trend
3.3.1
Trend Linier
3.3.2
Trend Kuadratik
3.3.3
Trend Eksponensial
3.3.4
Pemilihan Trend Yang Paling Sesuai
3.3.5
Prosedur SPSS untuk Analisis Trend
3.4 Pemulusan
dengan Rata – rata Bergerak (Moving Average)
3.4.1
Simple Moving Average (Prosesik Konstan
)
3.4.2
Double Moving Average(proses trend
linier)
3.4.3
Contoh Permalan dengan Teknik Moving
Average
3.4.4
Pemilihan Model Terbaik
4. DEKOMPOSISI
DATA DERET WAKTU
4.1 Pengantar
4.2 Rata
– Rata Bergerak Terpusat
4.3 Model
dan Teknik Dekomposisi
4.4 Contok
Teknikj Dekomposisi
4.5 Prosedur
SPSS untuk Dekomposisi Data Deret Waktu
5. MODEL
ARIMA
5.1 Pengantar
5.2 Proses
Regresi Diri
5.3 Proses
Rataan Bergerak
5.4 Proses
campuaran Diri dalanm Rataan Bergerak (ARMA(p.q))
5.5 Model
Autoregressive
5.6 Prosedur
Box – Jenkins
5.6.1
Identifikasi Model
5.6.2
Estimasi Parameter Model
5.6.3
Evaluasi Model
5.6.4
Prediksi atau Peramalan
5.7 Prosedur
Eviews untuk Pemodelan ARIMAI
5.7.1
Identifikasi model
5.7.2
Evaluasi Model
Tidak ada komentar:
Posting Komentar