Text
Pengukuran inflasi inti di Indonesia : aplikasi metode structural vector autoregression
Tujuan dari skripsi ini adalah melakukan estimasi inflasi inti dengan menggunakan pendekatan Structural Vector Autoregression, melakukan pengujian terhadap inflasi inti yang dihasilkan, untuk memastikan bahwa indeks inflasi tersebut cukup baik untuk digunakan sebagai indeks harga yang baru, dan membuktikan bahwa inflasi inti yang dihasilkan pada penelitian ini akan lebih relevan bagi kebijakan moneter dibandingkan IHK. Data yang digunakan pada skripsi ini adalah data bulanan GDP, IHK, M0, M1, M2, dan r negara Indonesia tahun 1994:1 sd 2005:3 dengan menghilangkan periode krisis tahun 1997:7 sd 1999:10. Adapun metode yang digunakan adalah metode Structural Vector Autoregression dengan menerapkan restriksi hubungan jangka panjang antara supply shock, real demand shock, dan monetary shock terhadap output. Inflasi inti yang dihasilkan pada skripsi ini dengan menggunakan metode SVAR terbukti cukup mampu untuk menjadi sebuah indeks harga yang baik, karena telah lolos uji robustness, uji hubungan jangka panjang inflasi inti dengan IHK, dan uji kausalitas Granger-Hsiao. Selain itu inflasi inti tersebut juga terbukti lebih relevan bagi kebijakan moneter dibandingkan IHK karena : Inflasi inti yang didapatkan netral terhadap output dalam jangka panjang, yang berarti tidak terdapat trade-off antara inflasi inti dengan output pada jangka panjang; Inflasi inti memegang proporsi besar bagi varian IHK. Hal ini berarti bahwa inflasi inti dapat menjadi informasi bagi peramalan IHK di masa mendatang. Selain itu terdapat hubungan yang negatif antara inflasi inti dengan IHK, yang berarti bahwa Bank Indonesia harus lebih memperhatikan inflasi inti agar tidak terjadi misleading kebijakan moneter; dan terbukti bahwa inflasi inti lebih dapat dikontrol oleh kebijakan moneter. Kelebihan metode yang digunakan pada skripsi ini dibandingkan dengan metode yang biasa digunakan oleh Bank Indonesia dalam mencari inflasi inti adalah adanya landasan teori ekonomi yang cukup kuat dalam metode ini dan adanya transparansi dibandingkan metode trimmed-mean, karena pada metode trimmedmean tidak dapat diketahui komponen inflasi IHK apa saja yang dihilangkan untuk mendapatkan inflasi inti. Ada tabel
Ketersediaan
| Call Number | Location | Available |
|---|---|---|
| 5308 | PSB lt.2 - Karya Akhir | 1 |
| Penerbit | Depok: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia 2006 |
|---|---|
| Edisi | - |
| Subjek | Inflation Regression analysis |
| ISBN/ISSN | - |
| Klasifikasi | - |
| Deskripsi Fisik | viii, 109 p., 27 p. : diagr. ; 30 cm & lamp. |
| Info Detail Spesifik | - |
| Other Version/Related | Tidak tersedia versi lain |
| Lampiran Berkas | Tidak Ada Data |