Memahami Perbedaan Antara Model ARIMA dan VARMA

Apa perbedaan antara ARIMA dan VARMA?

Dalam bidang analisis deret waktu, dua model yang umum digunakan untuk meramalkan dan memahami perilaku sistem yang kompleks adalah model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan model VARMA (Vector Autoregressive Moving Average). Meskipun kedua model tersebut merupakan alat yang berharga untuk menganalisis data deret waktu, keduanya memiliki perbedaan yang jelas dalam struktur dan aplikasinya.

Daftar isi

Model ARIMA adalah model univariat, yang berarti model ini digunakan untuk menganalisis dan meramalkan variabel deret waktu tunggal. Model ini merupakan kombinasi dari tiga komponen: komponen autoregressive (AR), komponen differencing (I), dan komponen moving average (MA). Komponen AR menangkap hubungan linear antara sebuah observasi dan sejumlah observasi yang tertinggal, sedangkan komponen MA menangkap hubungan linear antara sebuah observasi dan sejumlah kesalahan peramalan yang tertinggal. Komponen differencing digunakan untuk membuat deret waktu menjadi stasioner dengan mengurangkan observasi sebelumnya dengan observasi saat ini. Model ARIMA banyak digunakan di berbagai bidang seperti keuangan, ekonomi, dan ilmu iklim.

Model VARMA, di sisi lain, adalah model multivariat yang dapat menangkap hubungan antara beberapa variabel deret waktu. Model ini merupakan pengembangan dari model ARMA, yang menggabungkan komponen AR dan MA. Model VARMA memungkinkan analisis sistem yang kompleks dengan loop umpan balik, di mana variabel-variabel berinteraksi satu sama lain dari waktu ke waktu. Model ini berguna di berbagai bidang termasuk ekonomi makro, ilmu sosial, dan teknik.

Meskipun model ARIMA dan VARMA dapat digunakan untuk meramalkan nilai masa depan dan memahami dinamika data deret waktu, penting untuk memilih model yang sesuai berdasarkan sifat data dan pertanyaan penelitian yang dihadapi. Model ARIMA cocok untuk menganalisis dan meramalkan data univariat, sedangkan model VARMA lebih tepat digunakan untuk menganalisis hubungan antara beberapa variabel. Memahami perbedaan antara model-model ini sangat penting untuk menerapkan teknik analisis deret waktu secara efektif di berbagai bidang.

Gambaran Umum Model ARIMA

Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) adalah model deret waktu yang kuat dan banyak digunakan dan biasanya digunakan dalam tugas-tugas peramalan. Model-model ini mampu menangkap dinamika dan ketergantungan nonlinier dalam data deret waktu, menjadikannya alat yang berharga di berbagai bidang seperti keuangan, ekonomi, dan meteorologi.

Model ARIMA terdiri dari tiga komponen utama: komponen autoregressive (AR), komponen integrated (I), dan komponen moving average (MA).

Komponen autoregressive (AR) menjelaskan hubungan linier antara nilai saat ini dari deret waktu dan nilai masa lalunya. Komponen ini memodelkan ketergantungan variabel pada nilai sebelumnya.
Komponen terintegrasi (I) berhubungan dengan pembedaan deret waktu untuk membuatnya stasioner. Stasioneritas adalah asumsi penting dalam analisis deret waktu, karena memastikan bahwa sifat statistik deret waktu tidak berubah dari waktu ke waktu.
Komponen moving average (MA) mewakili hubungan linier antara nilai saat ini dari deret waktu dan kesalahan residual dari langkah waktu sebelumnya. Komponen ini menangkap ketergantungan jangka pendek dalam data deret waktu.

Model ARIMA biasanya dilambangkan sebagai ARIMA (p, d, q), di mana p mewakili orde komponen autoregresif, d mewakili orde differencing, dan q mewakili orde komponen moving average. Pemilihan nilai yang tepat untuk parameter-parameter ini membutuhkan analisis yang cermat terhadap data deret waktu dan identifikasi pola dan karakteristik yang mendasarinya.

Dengan menyesuaikan model ARIMA pada data historis dan mengestimasi parameternya, kita dapat memperoleh prakiraan untuk langkah waktu ke depan. Prakiraan ini dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk memprediksi harga saham, meramalkan permintaan produk, dan memperkirakan indikator ekonomi di masa depan.

Baca Juga: Trading Forex Tanpa Spread: Kiat dan Trik untuk Trading Tanpa Spread

Terlepas dari kegunaannya, model ARIMA memiliki beberapa keterbatasan. Model ini mengasumsikan bahwa data yang mendasari mengikuti pola tertentu, dan mungkin tidak berkinerja baik jika data menunjukkan ketergantungan nonlinier atau jika ada pencilan. Selain itu, model ARIMA sering kali sensitif terhadap pemilihan parameter model, dan memilih nilai yang tidak tepat dapat menyebabkan prakiraan yang tidak akurat.

Namun demikian, dengan pemahaman yang tepat dan analisis yang cermat, model ARIMA dapat memberikan wawasan yang berharga dan prakiraan yang akurat untuk berbagai macam data deret waktu.

Gambaran Umum Model VARMA

Model Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) adalah sebuah kelas model deret waktu yang menggabungkan komponen autoregressive (AR) dan moving average (MA) dengan beberapa variabel deret waktu. Tidak seperti model ARIMA univariat, model VARMA dapat menangkap dinamika dan hubungan antara beberapa variabel secara bersamaan.

Dalam model VARMA, setiap variabel deret waktu dimodelkan sebagai kombinasi linier dari nilai lagged-nya sendiri dan nilai lagged dari variabel lain dalam sistem. Hal ini memungkinkan model untuk memasukkan saling ketergantungan dan efek umpan balik di antara variabel-variabel tersebut.

Sebuah model VARMA ditentukan oleh dua komponen utama: bagian autoregresif (VAR) dan bagian moving average (MA). Komponen VAR menangkap ketergantungan setiap variabel pada nilai lagged-nya sendiri dan nilai lagged dari variabel lain. Komponen MA menangkap ketergantungan setiap variabel pada nilai lagged dari error term dari komponen VAR.

Urutan model VARMA direpresentasikan sebagai (p, q, s), di mana p menunjukkan urutan komponen VAR, q menunjukkan urutan komponen MA, dan s menunjukkan jumlah langkah waktu di antara observasi. Nilai p, q, dan s ditentukan melalui teknik estimasi dan pemilihan model, seperti kriteria informasi atau metode berbasis kemungkinan.

Baca Juga: Apakah Trading Otomatis Itu Sah? Kebenaran Terungkap

Model VARMA biasanya digunakan di berbagai bidang, termasuk ekonomi, keuangan, dan teknik, untuk menganalisis dan meramalkan data deret waktu multivariat. Model ini menawarkan kerangka kerja yang fleksibel untuk menangkap hubungan dinamis yang kompleks di antara variabel dan dapat memberikan wawasan yang berharga tentang perilaku sistem dari waktu ke waktu.

PERTANYAAN UMUM:

Apa perbedaan antara model ARIMA dan VARMA?

Model ARIMA digunakan untuk peramalan deret waktu, sedangkan model VARMA digunakan untuk peramalan multivariat.

Apakah model ARIMA dapat digunakan untuk peramalan multivariat?

Tidak, model ARIMA hanya dapat menangani data deret waktu univariat.

Apa kepanjangan dari ARIMA?

ARIMA adalah singkatan dari Autoregressive Integrated Moving Average.

Apakah model ARIMA dan VARMA cocok untuk memprediksi harga saham?

Ya, model ARIMA dan VARMA dapat digunakan untuk memprediksi harga saham, tetapi model VARMA lebih cocok untuk memodelkan ketergantungan di antara beberapa saham.