PERBANDINGAN PENAKSIRAN PARAMETER PEMBEDA METODE FUNGSI DENSITAS SPEKTRAL DENGAN INDEKS FREKUENSI PERIODOGRAM

Data deret waktu merupakan pengamatan terurut dari suatu pengamatan berdasarkan waktu. Data deret waktu akan mempunyai sifat ketergantungan jangka panjang jika diantara pengamatan dengan periode yang terpisah jauh masih mempunyai korelasi tinggi. Model data deret waktu ketergantungan jangka panjang (long term memory) sering disebut dengan Model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average) dengan parameter pembeda berbentuk bilangan pecahan. Penaksiran parameter pembeda Model ARFIMA dapat dilakukan dengan regresi spektral, salah satunya dengan metode GPH dan metode MGPH. Metode GPH dikembangkan oleh Geweke dan Portcr- Hudak (1983), dengan menggunakan Periodogram sebagai variabel tak bebasnya. Metode MGPH dikembangkan oleh Velasco (1999) yaitu memodifikasi bentuk GPH dengan menganti 2sin(<yy /2) dengan j