Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Runtun waktu bernilai bilangan bulat nonnegatif berkembang pada banyak penerapan. Model runtun waktu Integer-valued Autoregressive dengan order 1 (INAR(1)) dikonstruksi menggunakan binomial thinning operator untuk memodelkan runtun waktu bernilai bilangan bulat nonnegatif. Model runtun waktu INAR(1) bergantung satu periode dari proses sebelumnya. Parameter model dapat diestimasi menggunakan conditional least squares (CLS). INAR(1) memiliki spesifikasi mengikuti model Autoregressive dengan order 1 (AR(1)). Peramalan INAR(1) menggunakan metode peramalan nilai tengah atau dengan metode peramalan Bayes. Metode peramalan nilai tengah menghitung secara langsung bilangan bulat yang membuat fungsi kepadatan kumulatif lebih besar sama dengan 0.5. Metode peramalan Bayes meramalkan nilai untuk h periode ke depan dengan membangkitkan barisan parameter model dan parameter suku pembaharuan menggunakan Adaptive Rejection Metropolis Sampling within Gibbs sampling (ARMS), kemudian dengan mengambil sampel u pada distribusi Uniform(0,1), akan dicari bilangan bulat terkecil yang membuat fungsi kepadatan kumulatif melebihi u. Model runtun waktu INAR(1) diaplikasikan pada jumlah kasus polio di Amerika Serikat mulai Januari 1970 sampai Desember 1983 per bulan.

---

Nonnegative integer-valued time series arises in many applications. A time series model: first-order Integer-valued Autoregressive (INAR(1)) is constructed by binomial thinning operator to model nonnegative integer-valued time series. INAR(1) is depend on one period from the process before. Parameter of the model can be estimated by conditional least squares (CLS). Specification of INAR(1) is following the specification of AR(1). Forecasting in INAR(1) uses forecasting methodology or Bayes forecasting methodology. Median forecasting methodology obtains integer s, which is cumulative density function (cdf) until s is more than or equal to 0.5. Bayes forecasting methodology forecasts h step ahead by generate the parameter of the model and parameter of innovation term using Adaptive Rejection Metropolis Sampling within Gibbs sampling (ARMS), then finding the least integer where is more than or equal than u. u is a value taken from the Uniform (0,1) distribution. INAR(1) is applied on polio case in United States from January 1970 until December 1983 monthly."

"Pemodelan runtun waktu banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, dan asuransi. Model runtun waktu yang sering digunakan adalah model runtun waktu kontinu. Akan tetapi di dunia nyata, diperlukan model runtun waktu yang bisa memodelkan data diskrit. Model INAR(1) adalah salah satu model runtun waktu yang bisa menangani data diskrit dengan asumsi inovasi atau error berdistribusi Poisson. Namun, distribusi Poisson mempunyai mean yang sama dengan variansinya sehingga distribusi Poisson memiliki asumsi equidispersi. Hal ini membatasi fleksibilitas model runtun waktu yang dapat dikonstruksi untuk data diskrit karena bisa terjadi overdispersi. Dalam artikel ini dikonstruksi sebuah model yang dapat mengatasi masalah overdispersi, yaitu model BL-INAR (1), yang merupakan model INAR(1) dengan inovasi yang berdistribusi Bell serta sifat dari model BL-INAR(1). Distribusi Bell adalah distribusi yang menggunakan satu parameter dengan basis ekspansi deret dari bilangan Bell. Parameter model BL-INAR(1) diestimasi menggunakan metode Conditional Least Squares. Model BL-INAR(1) selanjutnya diimplementasikan pada data mogok kerja di Amerika Serikat.

---

Time series models are used frequently in other field such as finance, medicine, and insurance. Models that were often used for time series are continuous time series models. Nonetheless, time series models that can handle discrete data are also needed. INAR(1) is one example of time series models that is able to deal with discrete data and its innovation are using Poisson distribution. However, Poisson distribution has a mean of same value with its variance which means Poisson distribution assumed equidispersion. This assumption limits the flexibility of time series models that can be built because overdispersion happen often in time series. In this paper, we will analyse a model that will solve overdispersion, BL-INAR(1)model which is an INAR(1) model with Bell inovations. Bell distribution is a distribution that use one parameter with the basis of series expansion of Bell numbers. Parameters of BL-INAR(1) model will be estimated using Conditional Least Squares. As an example, BL-INAR(1) model will be tested using strikes data in United States."