MODEL BAYESIAN MARKOV SWITCHING ARCH (PENERAPAN PADA INFLASI DI INDONESIA)

Inflasi merupakan data makro ekonomi yang mencerminkan kondisi ekonomi di suatu negara. Seperti data-data keuangan lainnya, inflasi mempunyai volatilas yang cukup tinggi. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa volatilitas data inflasi dapat dimodelkan dengan menggunakan Autoregressive Conditional Heterocedasticity (ARCH). Namun, ARCH tidak dapat mengetahui perubahan antar regime volatilitas rendah dan volatilitas tinggi. Model Markov Switching ARCH dapat mengatasi heteroskedastisitas sekaligus mengetahui perubahan antar regime volatilitas rendah dan tinggi. Estimasi parameter dalam model ini biasanya menggunakan maximum likelihood estimation (MLE). Dalam penelitian ini digunakan pendekatan Bayesian dengan alasan bahwa Bayesian memodelkan fenomena ekonomi yang tidak pasti dengan baik. Hasilnya, dengan menggunakan model MS-ARCH(2,3) diperoleh bahwa probabilitas perubahan antara regime volatilitas rendah ke regime volatilitas tinggi sebesar 31.84 %. Sebaliknya, probabilitas perubahan antara regime volatilitas tinggi ke regime volatilitas rendah sebesar 67.65%. Probabilitas untuk bertahan dalam regime volatilitas rendah sebesar 68.16% dan dalam volatilitas tinggi sebesar 32.35%. Peramalan conditional mean dan conditional variance dengan menggunakan Model Bayesian MS-ARCH(2,3) lebih baik daripada model Bayesian GARCH(1,1).