Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas estimasi imbal hasil dan penggambaran kurva imbal hasil Surat Utang Negara (SUN) periode 2008-2009 dengan model McCulloch Cubic Spline dan dengan model Nelson Siegel. Setelah dilakukan penghitungan maka akan dipilih model yang paling efektif dalam mengestimasi imbal hasil SUN. Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan menggunakan bantuan software microsoft excel solver add-ins dalam proses estimasi imbal hasil model. Untuk memilih model yang paling efektif maka dibandingkan data total selisih imbal hasil masing-masing model terhadap imbal hasil aktual dengan uji hipotesis menggunakan statistik nonparametrik. Hasil penelitian menunjukkan kedua model dapat digunakan untuk mengestimasi dan menggambarkan kurva imbal hasil. Hasil penelitian, berdasarkan uji statistik nonparametrik, juga menunjukkan model Nelson Siegel lebih efektif dibandingkan model McCulloch Cubic Spline dalam mengestimasi imbal hasil Surat Utang Negara.

---

This study discusses the estimation of yields and the yield curves of Government Bonds (SUN) in period of 2008-2009 using McCulloch Cubic Spline and Nelson Siegel model. This study will also choose the most effective model in estimating the yield of SUN. This research uses quantitative method with Microsoft excels software (solver add-ins) in its calculation. In order to choose the best model, both models are compared by nonparametric statistic for Minimum Residual Error (MRE).

This research shows that both models are applicable for estimating and describing yield curve. Based on Minimum Residual Error and nonparametric statistic, Nelson-Siegel is the better model than McCulloch Cubic Spline."

"Penelitian ini menggunakan non-linear interpolasi untuk mengestimasi kurva yield bulanan obligai pemerintah Indonesia (SUN). Data yang digunakan adalah data akhir bulanan yield obligasi pemerintah yang digunakan Bloomberg dalam Bloomberg yield curve untuk periode Januari 2007 - Mei 2010. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Nelson Siegel dan Nelson Siegel Extended Svensson. Untuk menentukan kemampuan masing-masing model dalam menyerupakan yield actual dari obligasi pemerintah yang dijadikan benchmark maka digunakan Sum of Squared Residual (RSS) dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebagai pengukur tingkat kesalahan (Error). Model yang paling baik adalah model yang menghasilkan nilai RSS dan RMSE terkecil. Dari hasil penelitian menyimpulkan bahwa model Nelson Siegel Extended Svensson lebih baik dalam menyerupakan yield actual obligasi pemerintah. Model Nelson Siegel Extended Svensson menghasilkan RSS dan RMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan model Nelson Siegel.

---

This research is using non-linear interpolation for estimating monthly yield curve for Indonesian Government Bonds. The data that being used in this research are monthly yield for Indonesian government bonds which used by Bloomberg in its Bloomberg yield curve. The reseach period is Januari 2007 - Mei 2010. This reseach use Nelson Siegel model and Nelson Siegel Extended Svensson. In order to come up with the better model that has the ability to create yield curve that are close to government yield this research use Sum of Squared Residual (RSS) and Root Mean Squared Error (RMSE) in order to calculate error. The better model is the one with small number of RSS and RMSE. As result of this research Nelson Siegel Extended Svensson model is better than Nelson Siegel model. The model has smaller number of RSS and RMSE relative to Nelson Siegel model."

"Kurva Yield merupakan salah satu tools yang biasa digunakan oleh para investor untuk melakukan valuasi harga obligasi, sekaligus sebagai salah satu parameter untuk menetukan timing dalam pembelian obligasi. Pada kondisi pasar obligasi yang kurang likuid seperti di Indonesia, dimana tidak semua harga obligasi dapat ditemukan dan ditransaksikan, dibutuhkan adanya tools yang dapat digunakan untuk melakukan estimasi dan fitting terhadap bentuk kurva yield yang dapat merepresentasikan harga di pasar obligasi yang sebenarnya. Jenis permodelan fitting kurva yang banyak digunakan saat ini adalah Nelson Siegel Svenssons dan Cubic Spline. Karya akhir ini membandingkan antara hasil fitting kurva yield yang diperoleh kedua model pada pasar obligasi pemerintah di Indonesia dengan fokus pengamatan pada uji rata-rata tingkat error yang dihasilkan model, ketahanan (robustness) model, dan kemampuan model untuk melakukan peramalan. Hasil penelitian menunjukan bahwa model Nelson Siegel Svenssons menunjukkan hasil fitting yang lebih baik dibandingkan dengan Cubic Spline di pasar obligasi Indonesia.

---

Investor commonly uses yield curve to calculate the fair value of bonds prices, and also use it as a timing parameter to do investment in Bonds. In a non-liquid market, like Indonesia, where sometimes no bonds prices are quoted nor being transacted, we need some additional tools to help us estimate and fitted the real yield curve that can represent the real market condition. Tools that are commonly used for doing such thing are the curve fitting model, Nelson Siegel Svenssons and Cubic Splines Model. This thesis compares the fitting curve result between the two models, with area focusing on the comparison of average error, robustness, and the model's ability to do forecasting yield curve. In a summary, this thesis finds that the Nelson Siegel Svenssons Model, comparing with Cubic Spline Model, have a better performance to fit the curve and use in Indonesian bonds market."

"Surat Utang Negara (SUN) merupakan salah satu sumber pembiayaan utama defisit APBN. Setiap tahun Pemerintah menerbitkan hingga ratusan triliun Rupiah SUN di pasar perdana obligasi, baik dengan seri obligasi baru maupun dengan seri obligasi yang sudah beredar. Besarnya komposisi penerbitan seri obligasi yang sudah beredar dan rutinnya penerbitan obligasi yang dilakukan Pemerintah melalui mekanisme lelang menyebabkan adanya kebutuhan memproyeksi yield curve Surat Utang Negara.Diebold-Li (2006) menawarkan cara memproyeksi yield curve dengan menggunakan memanfaatkan algoritma Nelson-Siegel yaitu dengan melakukan autoregresi parameter model Nelson-Siegel tersebut. Sampai dengan karya akhir ini disusun, Pemerintah sedang mengembangkan model Diebold-Li untuk memproyeksi yield curve Portofolio Surat Berharga Negara.Karya akhir ini bertujuan untuk menguji apakah model Diebold-Li dapat digunakan pada yield curve SUN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Diebold-Li dapat digunakan untuk memproyeksi yield curve SUN baik pada periode penelitian maupun periode di luar penelitian.

---

Issuance of Government Bond Securities is one of the main source of financing budget deficit.Every year The Government issued to hundred of trillions IDR of Government Bond Securities in primary market both with new series and reopening series. The amount of the composition and the regularity of reopening series issuance through an auction mechanism causing the needs of Government yield curve forecasting.Diebold and Li (2006) offersa procedure to forecast government yield curve using the Nelson-Siegel utilizing algorithms that by performing autoregression of the Nelson-Siegel Parameter. Until the end of thesis structured, the Government is still developing a model to forecast Government Securities using Diebold-Li model approach.This thesis aims to test whether the model of Diebold-Li can be used to forecast the yield curve Government Bond Securities. The results showed that the model of Diebold-Li can be used for forecasting government securities yield curve both in the study period (in the sample) as well as outside the study period (out of sample)."

"ABSTRAKPermintaan bahan bakar petroleum terus meningkat setiap tahun tetapi cadangan mintak bumi sudah hampir habis. Sehingga dibutuhkan sumber energy alternative yg lebih dapat diandalkan untuk mengatasi krisis energi. Percobaan ini mempelajari Analytikal Semi Empirikal Model (ASEM) dalam merepresentasikan berbagai macam hasil produk hasil pirolisis dari minyak nabati. Percobann ini bertujuan untuk menemukan kondisi temperature optimum untuk setiap produk melalui simulasi. Percobaan ini menggunakan data sekondari dari minyak nabati yang kemudian disimulasikan dengan simulator dengan metode curve fitting.

---

ABSTRACTThe demand of petroleum fuel keep increasing every year but the fossil fuel reserve is almost depleted. That is why there is a need to find another reliable alternative energy source to solve the energy crisis.This research studies predictive Analytical Semi Empirical Model (ASEM) in representing various vegetable oil pyrolysis products. This research aims to find optimum temperature condition for each products through simulation. This Experiment use secondary data of vegetable oils are simulated using simulator with curve fitting method"

"Tugas Akhir ini memberikan pemaparan tentang penyelesaian masalah pemfaktoran bilangan bulat (integer factorization problem, IFP) dan masalah logaritma diskret dari suatu kurva eliptik (elliptic curve discrete logarithm problem, ECDLP) dengan menggunakan metode Pollard Rho. Kedua masalah tersebut merupakan dasar keamanan sistem kriptografi kunci publik (public key cryptography, PKC). Ide dasar metode Pollard Rho dalam menyelesaikan IFP adalah dengan mendapatkan suatu faktor dari sebuah bilangan n dengan memanfaatkan sifat pembagi yaitu dengan hanya mengetahui bahwa n mempunyai pembagi tanpa harus mengetahui apa pembagi itu. Sedangkan dalam menyelesaikan ECDLP, ide dasarnya adalah membuat barisan elemen dalam medan berhingga dari kurva eliptik yang bersangkutan. Elemen awal dipilih secara random, kemudian elemen berikutnya dibuat menggunakan pemetaan iteratif. Untuk himpunan berhingga, barisan tersebut menjadi periodik. Setelah sejumlah iterasi akan diperoleh elemen yang sama dan dapat diterapkan metematika diskret untuk menyelesaikannya. Implementasi dilakukan dengan bahasa pemrograman Java 2 SDK Standard Edition versi 1.4.2. Pengujian IFP dilakukan pada bilangan bulat dengan ukuran sampai 120 bit menggunakan komputer dengan sistem operasi Windows XP Professional, prosesor 1.5 GHz Intel Pentium 4, dan memori 256 MB SDRAM. Sedangkan pengujian ECDLP dilakukan pada kurva eliptik dalam medan berhingga Fp dengan order sampai 35 bit menggunakan komputer dengan sistem operasi Windows XP Professional, prosesor 1.7 GHz Intel Pentium 4, dan memori 256 MB DDRAM.. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kompleksitas waktu metode Pollard Rho dalam menyelesaikan IFP dan ECDLP sesuai perkiraan teoretis dengan akurasi sekitar 85% untuk IFP dan sekitar 91% untuk ECDLP. Untuk masalah praktis dibutuhkan waktu yang masih sangat besar. Semakin lama waktu yang dibutuhkan berarti keamanan sistem kripto dengan kunci publik berdasarkan IFP dan ECDLP semakin baik. "

"Penelitian mengenai perbandingan metode estimasi dan evaluasi kurvatur ini dilandasi oleh pembuatan sistem CAM yang saat ini sedang dikembangkan. Dalam sistem tersebut, perlu dilakukan optimalisasi lintasan pahat sesuai dengan bentuk permukaan bidang dari model faset yang menjadi inputnya. Bentuk permukaan bidang, secara umum terbagi menjadi bentuk cembung (convex), cekung (concave), datar (flat), dan sadel. Untuk menentukan bentuk permukaan tersebut, diperlukan sebuah metode perhitungan kurvatur.Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan antara tiga buah metode perhitungan kurvatur, yaitu Spherical Image, Gauss-Bonnet scheme, dan Paraboloid Fitting. Model yang menjadi objek penelitian ini adalah model faset 3D, yaitu sebuah model yang tersusun atas segitiga-segitiga dalam membentuk sebuah permukaan bidang. Penelitian ini akan menghasilkan informasi mengenai metode yang paling sesuai untuk diimplementasikan dalam sistem CAM berdasarkan analisis terhadap masing-masing metode."

"Pola beban sistem tenaga listrik yaitu pola permintaan beban puncak dan kurva lama beban (KLB) sangat berpengaruh dalam perencanaan pengembangan sistem pembangkitan jangka panjang. Pola beban tersebut mempengaruhi: nilai total biaya kumulanf pengembangan sxstem koniigurasn optnmum vanabel kandidat pembangkit, total tambahan kapasitas pembangkit terpasang, Jumlah energi yang diproduksi dan keandalan sistem (indeks LOLP (Loss Of Load Probability) & ENS (Energy Not Served)). Beberapa model telah digunakan untuk peramalan permintaan beban puncak dan untuk merepresentasikan KLB. KLB merupakan parameter yang sangat penting untuk analisis sistem ketenagalistrikan seperti estimasi biaya operasi sistem pembangkitan prediksi jumlah energi yang diproduksi dan untuk perhitungan tingkat keandalan. Dalam disertasi ini telah dikembangkan model peramalan beban puncak jangka panjang dan model KLB dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Model yang dikembangkan mampu melakukan komputasi secara paralel melalul pembelajaran dari pola pola yang diajarkan sehingga mampu menemukan hubungan non-linear antara beban dan faktor-faktor ekonomi populasi, konsumsi energi listrik dan faktor faktor Iainnya serta dapat melakukan penyesuaian terhadap perubahan-perubahan yang terjadi. Model tersebut diaplikasikan pada sistem ketenagalistrikan Jawa-Madura-Bali (Jamali) dan hasil output peramalan beban puncak dan KLB nya digunakan sebagai masukan dalam optimasi perencanaan pengembangan sistem pembangkltan dengan program WASP (Wien Automatic System Planning). Selanjutnya dilakukan analisis keandalan sistem berdasarkan hasil optimasi. Untuk mengetahui keakuratan model yang dikembangkan maka output hasil dan model yang dikembangkan dibandingkan dengan model lain. Hasil ramalan beban puncak pada tahun 2025 dengan metode JST tidak berbeda jauh dengan model ekonometrik Simple E yang digunakan untuk Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional (Simple E-RUKN) yaitu masing-masing sebesar 57.030 MW dan 59.107 MW (perbedaannya sekitar 3,58%). Berdasarkan metode JST, laju pertumbuhan beban tahunan rata-rata sekitar 7,1 % selama periode tahun studi 2006-2025, sementara itu menurut Simple E-RUKN laju pertumbuhan diperkirakan sekitar 7,3%per tahun. Representasi pola model KLB-RJST yang dikembangkan lebih mendekati pola KLB-Aktual, dibandingkan dengan pola model KLB-Synder. Berdasarkan hasil analisis keandalan dalam optimasi perencanaan pengembangan sistem pembangkitan diperoleh kesimpulan bahwa perbedaan hasil perhitungan keandalan antara model KLB-JST dibandingkan pola KLB-Aktul mempunyai perbedaan yang relatif kecil (sekitar 0,94% untuk perbedaan LOLP dan 4,44% untuk perbedaan ENS). Untuk model proyeksi KLB berdasarkan metode JST, hasilnya cukup bagus.

---

Load pattern on the electricity system (i. e. demand pattern of peak load and load duration curve (LDC)) has an effect on the long term generating system expansion planning The load pattern affects of' cumulative total cost value of system development, optimum configuration of generating candidate variable, total addition of generating installed capacity amount of energy produced and system realibility (index of LOLP (Loss Of Load Probability) & ENS (Energy Not Served)) Several models have been used to forecast peak load demand and to express LDC An LDC is one of the most important parameters to analyze the electric power systems. It is used in estimating the operating cost of a power system predicting the amount of energy delivered by each unit, and calculating reliability measures. In this dissertation an intelligence model to forecast long-load and to express LDC using Artificial Neural Networks (ANN) method has been developed The model has ability to conduct parallel computing through training from taught patterns so that it is able to find non-linear relations between load economic thetors population electric energy consumption and other factors. The model can also conduct adjustment in response to any changes that happenes. The model is applied on the Jawa Madura Bali (Jamali) electricity system and the output result of the forecasted peak load and its LDC are used as input on the optimazation of expansion planning for electrical generating system using WASP (Wien Automatic System Planning) program. Hercinafter the system reliability is analyzed based on the optimization result. The developed model output is compared to other model output to verify the accuracy. The result of the forecasted peak load in 2025 by ANN method does not differ far from that of Simple E model used National Electricity General Planning (Simple E-NEGP) of which 57.030 MW and 59.107 MW respectively(its difference about 3,58%) Based in the ANN model, mean annual load growth rate is about 7,1% during study period of 2006-2025, meanwhile according to Simple E-NEGP, the growth rate is estimated about 7,3 % per year. The develop LDC model based on ANN approximates the actual-LDC, if compared to LDC model based on the Synder. Based on the reliability analysis on the optimization of generating system expansion planning, the reliability calculation result by LDC-ANN model is almost similar to LDC-Actual model (differs about 0,94% or LOLP and about 4,44% for ENS). Meanwhile for LDC projection based on ANN, the result is fine."

"ABSTRAKPenelitian ini ditujukan untuk melakukan estimasi terhadap kurva yield di Indonesia dengan menggunakan obligasi pemerintah Indonesia. Dalam melakukan proses untuk pembentukan akan menggunakan lima metode yaitu Bradley Crane, The Super Bell, McCulloch Cubic Spline, Nelson Siegel, dan Nelson Siegel Svensson. Setelah terbentuk kurva dari masing-masing metode ini nantinya akan dilakukan pengujian dengan 3 tahapan untuk menentukan metode yang terbaik. Tahapan pertama adalah uji error dengan menggunakan pendekatan Mean Absolute Yield Error (MAYE) dan Root Mean Square Error Yield (RMSEY). Tahapan kedua adalah melakukan pengujian robus dengan mengeluarkan data sebanyak 10% dan 20%. Tahapan pengujian yang terakhir adalah dengan melakukan forecasting.

---

ABSTRACT

This study is to estimate Indonesia yield curve using five methods from the Indonesian Government Bonds. The yield curve is running by five methods Bradley Crane, The Super Bell, McCulloch Cubic Spline, Nelson Siegel, and Nelson Siegel Svensson. After construct the yield curve from each method, the next process is testing each method using 3 phases to pick the best method. First phase is error testing by Mean Absolute Yield Error (MAYE) and Root Mean Square Error Yield (RMSEY). Second phase is robusting test by removing 10% and 20% data. Last phase is forecasting."

"Penelitian ini menganalisis pengaruh tingkat pengangguran terhadap tingkat inflasi di Indonesia 2007-2013. Penelitian ini berlandaskan teori Kurva Phillips jangka pendek oleh A.W. Phillips (1958) yang menyatakan adanya pengaruh negatif tingkat pengangguran terhadap tingkat inflasi. Friedman dan Phelps (1968) menyatakan hubungan negatif tersebut tidak terjadi dalam jangka panjang akibat fenomena pengangguran alamiah. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan unsur-unsur dari jangka panjang sebagai variabel kontrol untuk melihat fenomena Kurva Phillips yang lebih akurat. Variabel kontrol tersebut meliputi waktu mencari kerja, pangsa pekerja di sektor pertanian dan menufaktur, dan PDRB riil. Penelitian ini juga memasukkan ekspektasi adaptif untuk memperlihatkan besaran penyesuaian masyarakat dalam menetapkan tingkat ekspektasi inflasinya. Untuk menemukan persamaan yang diinginkan akan dilakukan dengan Koyck Transformation. Dengan Fixed Effect Model, hasil analisis memperlihatkan adanya fenomena Kurva Phillips di Indonesia periode 2007-2013, yang berarti terdapat pengaruh negatif dari tingkat pengangguran. terhadap tingkat inflasi dan besaran penyesuaian yang dimiliki masyarakat dalam membentuk ekspektasi masih rendah.

---

This study analyses the impact of unemployment rate to inflation rate in Indonesia 2007-2013. This study based from short run Phillips Curve by A.W. Phillips (1958) which explained there was negative impact from unemployment rate to wage rate. Friedman dan Phelps (1968) stated the negative relationship didn`t happen in the long run because there is natural rate of unemployment. This study uses the factors from long run as control variables to find the more accurate result of Phillips Curve phenomenon. The control variables are time needed to find a job, percentage of workers in agriculture and manufacture, and Real Gross Domestic Regional Product. This study using adaptive expectation to show the coefficient of revision of expectation. To find the desire formula, we use Koyck Transformation. Using Fixed Effect Model, the result shows the Phillips Curve phenomenon is exist in Indonesia 2007-2013, which means there is negative impact of unemployment rate to inflation rate and the coefficient of revision of expectation is low."