Alichia Johar (2008) Distribusi Limit Statistik Uji Kesalahan Penduga Simetris Terboboti pada Model Random Walk. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview

Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2011-joharalich-15140-abstrak-d.pdf Download (671kB) | Preview

Abstract

Tujuan dari skripsi ini adalah untuk menentukan distribusi limit dari statistik uji kesalahan penduga Simetris Terboboti pada model random walk. Model random walk adalah model khusus dalam model AR(1) yakni y = a Y_1 +a, dengan parameter a =1, sehingga modelnya menjadi y = +a, , dengan a, merupakan variabel acak yang bebas dan identik yang berdistribusi N(0, a z) . Dalam kasus ini a akan diestimasi dengan menggunakan metode Penduga Simetris Terboboti yakni suatu metode yang diturunkan dari metode Kelas Penduga Q(a) dengan pembobotannya , t =1,2,..., p w, =~ 1 (t—1) ,t= p+l,p+2,...,n—p+l ,t = n— p+2,n— p+3,...,n dengan n 2p , dan p adalah order dari Autoregressive. Selanjutnya dibentuk statistik uji kesalahan Penduga Simetris Terboboti pada model random walk dengan ketentuan TST = (asT -1) . Dari hasil ini akan diperoleh statistik uji kesalahan Penduga Simetris se(as, ) Terboboti konvergen ke T -1 — _fa , dengan (G, T) = [lc' U;' , c; U, dan c, = (— 0'+' 2 , {U; }~ suatu barisan variabel random berdistribusi N(0,1) yang (2 i -1)7r identik dan independen. Sebagai penerapannya, menggunakan data close price indeks Nikkei225. Data tersebut akan diuji apakah modelnya mengikuti model random walk atau tidak. Pengujian untuk model random walk nya menggunakan hipotesis Ho : a = 1 melawan H 1 : a 1. Kriteria uji dari zST adalah terima Ho : a =1 jika T sT > ztahel dan tolak Ho jika ? T < T,ahe, . Dari perhitungan dengan menggunakan statistik uji kesalahan Penduga Simetris Terboboti didapatkan zsT = -0.0375321, dengan i,aher = -2.17 , maka keputusannya adalah terima Ho, sehingga model dari data close price indeks Nikkei225 mengikuti model random walk, yaitu sebagai berikut : Y = 0.999544 Y,, + a,

Actions (login required)

View Item