Apa Itu Kointegrasi Ekonomi?

Apa Itu Kointegrasi Ekonomi? Konsep Kointegrasi Ekonomi yang dikembangkan oleh Granger (1969, 1981), menunjukkan kointegrasi hanya dapat mengungkapkan kasus integrasi khusus. pembahasan tentang Kointegrasi ekonomi dikembangkan refleksi dari Barret (1986, 2001), Fackler dan Goodwin (2001), Lence dan Falk (2005), Fackler dan Tastan (2008), untuk menguji secara ekonometrik integrasi ekonomi pasar.

Ketika pada tahun 1981 Granger membeberkan konsep kointegrasi, dia tentu tidak curiga bukan dampak yang akan ditimbulkan oleh ide ini. Sementara genesisnya ketat matematika, sejak pertengahan 1990-an kita telah menyaksikan pembungaan artikel ilmiah yang menyajikan latihan kointegrasi terapan yang berusaha untuk menghubungkan gagasan integrasi ekonomi pasar dan tes  ekonometrika kointegrasi, sehingga tes ini menjadi hal yang biasa untuk divalidasi integrasi pasar.  

Dihadapkan dengan pengamatan ini,   bertanya-tanya tentang batas-batas rekonsiliasi "integrasi ekonomi atau kointegrasi ekonometrik", berkenaan dengan beberapa peringatan dari Granger dan Newbold (1974) kemudian dari Granger (1983, 1986). Tampaknya, pada kenyataannya, ukuran integrasi pasar yang dilakukan oleh tes kointegrasi berisiko berosilasi antara evaluasi derajat yang berlebihan integrasi (ketika rangkaian harga memiliki pergerakan yang dekat) dan non-integrasi (ketika seri yang sama memiliki tingkat pengaruh yang rendah di antara mereka). Realitas ekonomi mengajarkan kita, bagaimanapun,   kebanyakan kasus terletak dalam dua batas ini.

Terlepas dari banyak rekomendasi Granger, tampaknya pekerjaan dari kointegrasi yang diterapkan terlalu sering menghadirkan serangkaian kecenderungan independen dan tidak tidak umum. Seperti yang dia tunjukkan: Contoh yang terkenal adalah masalah regresi palsu. Jika hasil diamati dalam simulasi yang diterbitkan pada tahun 1974,   jika dua seri terintegrasi variabel independen digunakan dalam regresi, yang dipilih sebagai "variabel" dependen" dan yang lainnya sebagai "variabel penjelas", perangkat lunak regresi standar akan sangat sering "menemukan" hubungan padahal kenyataannya tidak ada; Artinya,metode statistik standar akan menemukan "regresi palsu".

Komputer menghitung koordinat vektor kointegrasi apapun sifatnya seri yang ditawarkan. Tidak ada dalam prosedur yang menyebutkan tentang verifikasi bentuk kronik sisa;  variabel kointegrasi. Kebanyakan "pengguna" kemudian lanjutkan ke estimasi model koreksi kesalahan yang sesuai (VECM).  Model (VECM) ini memiliki keuntungan mengusulkan rincian fenomena yang dipelajari antara dinamika jangka pendek dan keseimbangan jangka panjang. Kelemahannya, bagaimanapun, dari ini jenis manipulasi main-main dari perangkat lunak ekonometrik adalah untuk menyesatkan objek, pengguna percaya dalam kasus ini untuk menguji keberadaan hubungan integrasi ekonomis. Namun, instrumen ekonometrik ini tidak dirancang untuk ini.

Penjelasan yang diberikan oleh Granger menunjukkan penyimpangan semacam ini: ekstrapolasi "penyalahgunaan" konsep kointegrasi. Tapi mengapa dan bagaimana kami berhasil mengasimilasi integrasi ekonomi dan kointegrasi ekonometrik? Lence dan Falk  menulis kepada praktik ini; Dan sampai hari ini, premis seperti harga terkointegrasi sangat diperlukan untuk integrasi pasar tidak pernah dipertanyakan atau teliti. Akibatnya, kami akan mempertahankan gagasan   dengan tidak adanya model ditentukan dengan cukup baik, hasil uji kointegrasi tidak memberikan informasi tentang efisiensi pasar tidak lebih dari pada integrasi pasar".

Di Prancis, Guerrien (1992) telah mengangkat perangkap manipulasi semacam itu, antara teori tanpa pengukuran dan pengukuran tanpa teori. Dia menggarisbawahi risiko penyimpangan dari teori sekaligus praktik. Tampaknya, dua puluh lima tahun kemudian, ukurannya ekonometrika integrasi ekonomi telah jatuh ke dalam perangkap ini.

Untuk menjelaskan kontroversi, pertama-tama   pembacaan ulang karya Granger pada representasi kointegrasi dan koreksi kesalahan. Kami menghadapi kemudian konsep integrasi ekonomi ke konsep kointegrasi. Dan  membahas relevansi alat ekonometrik untuk mengukur integrasi ekonomi, dan diperlukan rasionalisasi konsep kointegrasi secara lebih penyebab umum. Akhirnya,  mengembangkan garis investigasi yang lebih tepat untuk masalah yang bersangkutan.

Membaca ulang karya Granger, atau teori pengukuran Dalam artikel 1987, "Kointegrasi dan Koreksi Kesalahan: Representasi, Estimasi, and Testing", Granger dan Engle mengambil karya perintis Granger (1981, 1983) kointegrasi. Ide sentral dari konsep kointegrasi adalah   kombinasi linier dari dua deret waktu terintegrasi orde "t" dapat, dalam kondisi tertentu, terintegrasi dari tatanan yang lebih rendah. Di sini dalam konteks hubungan kointegrasi bivariat. Integrasi ekonomi dan kointegrasi ekonometrik: apa hubungan?; Banyak karya ilmiah mengusulkan untuk mengukur integrasi ekonomi dengan studi ekonometrik kointegrasi. Praktek ini mungkin tampak aneh untuk sedikitnya.

Dalam buku "Untuk apa sejarah sains", Morange  bertanya-tanya tentang prosesnya penemuan dan membedakan antara "penyebab efisien" yang berhubungan langsung dengan fenomena dan "penyebab kontekstual" yang membentuk lingkungannya. Pahami ini drift karena itu membawa kita ke beberapa refleksi, dan khususnya untuk jalan memutar melalui sejarah konsep ekonomi yang terlibat (penyebab kontekstual). Pertama-tama, apa yang disebut "integrasi" dalam teori ekonomi? Jika kita mengacu pada karya pendiri sekolah klasik Inggris, Adam Smith (1723-1790) dan David Ricardo(1772-1823), integrasi ekonomi didefinisikan sebagai:

1. Kepentingan bersama dalam pertukaran: bea cukai kemudian akan disesuaikan dan pajak lainnya,
2. Spesialisasi yang efisien secara ekonomi untuk setiap negara yang mengambil bagian dalam pertukaran;

Integrasi ekonomi diuji dalam pemodelanekonometrika, atau ukuran teori. Untuk memverifikasi hubungan kointegrasi tidak ada hubungannya dengan integrasi ekonomis, kecuali dalam beberapa kasus yang sangat khusus. Barrett (1996) menyoroti penyalahgunaan model koreksi kesalahan yang ekonom kemudian menghasilkan perkiraan hubungan kointegrasi. Ada memang risiko dalam praktik semacam ini: para ekonom sangat sering berusaha untuk mencapai model koreksi kesalahan karena menguraikan fenomena antara dinamika jangka pendek dan jangka panjang. Ingat, bagaimanapun,   model ini ada untuk waktu yang lama: Phillips (1957), Sargan (1964). Kemajuan Granger (1983) kemudian Granger dan Engle (1987) berfokus pada ekspresi konsep kointegrasi dan khususnya pada hubungan antara kointegrasi dan model koreksi kesalahan. 

Jadi teorema representasi menunjukkan, antara lain,   data yang dihasilkan oleh model untuk koreksi kesalahan secara de facto terkointegrasi. Aturan ini seharusnya cukup untuk mencegah penyalahgunaan kointegrasi dalam pencarian integrasiekonomis: model koreksi kesalahan menghasilkan data yang terkointegrasi. Namun, jika seri tidak, model akan menghasilkan perkiraan hubungan dinamis yang bias, yang tidak tidak sesuai dengan fenomena yang diteliti. Ini adalah kesalahan yang signifikan, terutama karena ekonom kemudian menggunakan temuan ini untuk membuat rekomendasi kebijakan ekonomis. Kami setuju dengan hal ini dengan komentar Barrett (1996).

Dalam sebuah artikel   Davies (2006) secara khusus tertarik pada kointegrasi "dengan" perubahan rezim" untuk menyempurnakan verifikasi integrasi ekonomi. Ini metode yang terinspirasi oleh karya Hamilton (1990), dikembangkan oleh Gabriel-Sola-Psaradakis (2002), tampaknya tidak konsisten dengan konsep kointegrasi. Jika kita hormati intuisi Granger  dalam pengembangan konsep kointegrasi, maka itu adalah hubungan "stabil" jangka panjang. Sekarang, menguraikan deret non-stasioner dengan periode stasioner menimbulkan beberapa pertanyaan;

[1]Semakin banyak orang mengamati suatu fenomena selama suatu periode singkatnya, semakin berhasil "memuluskan" ritme rangkaian. Dalam kasus mencari kointegrasi, lalu pasar (diringkas dalam variabel kointegrasi) akan "kemungkinan besar" muncul terkointegrasi oleh sub-periode.

[2] Memecah seri menjadi sub-periode untuk memodifikasi struktur jangka panjangnya,bukan lagi analisis jangka panjang. Ada sesuatu yang kontradiktif di sana; dengan konsep asli: struktur jangka panjang dari kronik rusak. Ide Granger adalah untuk menganalisis dalam jangka panjang evolusi serupa antara beberapa kronik.

Sekali lagi, sepertinya kita "memaksa" metodologi. Di sini   menyimpang dari konsep itu sendiri dari kointegrasi. Namun, jika   menghormati teori integrasi ekonomi dan teori kointegrasi, maka penyebut yang sama muncul: tingkat inferensi kausal.

Model  kausalitas ke model VAR: menuju rasionalisasi potensial ekonometrika integrasi ekonomi;  Jika Barrett, pada tahun 1996 dan 2001, mencela penggunaan buruk yang dibuat dari kointegrasi untuk menyatakan tentang integrasi ekonomi, itu tidak mempertanyakan di luar hubungan kausalitas yang menghubungkan kedua konsep tersebut. Sejak karya Sims  pada tahun 1972 dan 1980, perankausalitas dalam pemodelan dinamis telah menjadi jelas. Dan jika kointegrasi hanya ada dalam beberapa kasus integrasi ekonomi tertentu (hubungan harga tetap antara mitra pertukaran), kausalitas tetap menjadi landasan analisis  ketika 1980, Sims mengembangkan model Vector Autoregressive (VAR), imengeksploitasi hubungan kausalitas temporal (seketika dan tertunda) antara variabel. Dalam sebuah artikel baru-baru ini.  Meuriot pada  pemodelan VAR, termasuk dalam bidang ekonometrika nonstruktural:

Apa yang didefinisikan sebagai non-struktural dalam ekonometrika hanyalah sebuah domain penyelidikan di mana persamaan struktural ditinggalkan;  secara ketat pada hubungan timbal balik dan interaksi antar variabel. Pendekatan ini menarik ketika mencari penyebab munculnya  fenomena atau ketika kita ingin mengidentifikasi disfungsi sistemik. Secara lebih umum, penggunaan ekonometrika non-struktural menarik ketika teorinya tidak cukup maju atau bidang penelitiannya kurang berkembang tegang oleh tingkat otonomi yang tinggi antara variabel, seperti dalam politik ekonomis.  

Oleh karena itu, jika integrasi ekonomi hanya dapat dicapai melalui hubungan kointegrasi, di sisi lain kausalitas harus ada dengan cara tertentu antara tempat-tempat dari integrasi. Oleh karena itu tampaknya tepat untuk membangun model VAR dan memeriksa hubungan sebab akibat antara variabel, maknanya temporalitasnya. Analisis ini dapat menggantikan penelitian dinamis jangka panjang / jangka pendek yang diusulkan oleh model koreksi kesalahan yang merupakan generator de facto dari data yang terkointegrasi. Memahami koefisien model, ekonom akan dapat mengevaluasi kedekatan antara tempat pertukaran. Berbeda dengan model koreksi kesalahan, kami tidak mendapatkan dua koefisien "global", satu untuk hubungan jangka pendek dan yang lainnya untuk hubungan jangka panjang ketentuan. Namun, salah satu kekayaan model VAR adalah menghasilkan matriks koefisien dinamis yang kemudian dapat meminjamkan diri untuk eksploitasi dinamika model.

Berbeda dengan model koreksi kesalahan, kami tidak mendapatkan dua koefisien "global", satu untuk hubungan jangka pendek dan yang lainnya untuk hubungan jangka panjang ketentuan. Namun, salah satu kekayaan model VAR adalah menghasilkan matriks koefisien dinamis yang kemudian dapat meminjamkan diri untuk eksploitasi dinamika model.

Namun, pemodelan VAR digunakan   mengukur integrasi ekonomis. Berdasarkan model yang dikembangkan oleh Ravallion pada tahun 1986, kami mengeksplorasi dua puluh tahun sejarah berdasarkan analisis karya komparatif Fackler dan Goodwin di 2001, kemudian baru-baru ini oleh Fackler dan Tastan pada 2008. Mengikuti evolusi pemodelan integrasi ekonomi, kami sampai pada kesimpulan   pemodelan jenis VAR bisa membaik. Model Ravallion (1986): Ravallion bertanya-tanya tentang hubungan timbal balik yang dapat menghasilkan pertukaran antara dua tempat.

 Dan  kemudian berada di awal Pemodelan VAR Sims, dan ekstensi dengan fungsi respons impulsif belum ditetapkan. Namun, intuisi Ravallion adalah untuk memperkenalkan ke dalam analisis waktu transmisi antara variabel (harga pada pasar yang berbeda). Setelah memutar melalui model penundaan bertahap Koyck (1954), dia tertarik dengan model VAR Sims dengan mengadaptasinya ke masalah integrasi ekonomi. Jadi, ia menggunakan struktur vektor autoregressive dari Sims untuk menghubungkan berbagai harga dan itu diperkenalkan di memodelkan variabel kontemporer, dilambangkan itX , yang merupakan vektor yang mewakili pengaruh lain di pasar lokal:

Tentu saja, model VAR bukannya tanpa kekurangan seperti yang ditunjukkan oleh Feve. Namun, dalam analisis integrasi ekonomi, banyak dari keterbatasan ini hilang. Lima  membangkitkan terutama bentuk tereduksi dari model VAR. Sekarang, meskipun ini mungkin muncul sebagai batas dalam analisis kebijakan ekonomi di mana agregat besar dimanipulasi, tampaknya tidak bukan berarti ini bermasalah dalam analisis integrasi ekonomi sejauh kami mencari hubungan perilaku antara beberapa variabel dari yang sama fenomena ekonomi. Masalah eksogenitas yang diangkat oleh Lima tidak memiliki konsekuensidalam integrasi ekonomi. Seperti yang ditunjukkan Malinvaud dalam ekonomi makro: "Ketika variabel intervensi Kebijakan Ekonomi dipertimbangkan sebagai eksogen (otonom), maka bentuk struktural tidak lagi menarik, hanya reaksi antar variabel harus diamati". Mekanisme yang mendorong integrasi ekonomi jelas berasal dari eksogenitas ini: seringkali merupakan langkah-langkah kebijakan ekonomi yang mengkondisikan ex ante munculnya dari hubungan integrasi.

Sejak  karya Lutkepohl dan Reimers pada tahun 1992, salah satu keunggulan model VAR harus dapat diperluas dengan analisis fungsi respons impuls (studi kejut). "Fungsi" ini memberikan deskripsi temporal dari dinamika sistem, fenomena. Kami secara eksogen memperkenalkan kejutan modifikasi unit dari satu atau lebih variabel penjelas) dalam sistem; lalu   belajar besarnya deviasi yang dimasukkan ke dalam sistem dari waktu ke waktu. 

Model  VAR mengusulkan estimasi matriks varians-kovarians yang memungkinkan untuk mempelajari fenomena di bawah aspek dinamis: setiap koefisien adalah ekspresi dari hubungan sebab akibat antara dua variabel dalam satu periode waktu. Lutkepohl dan Reimers datang dengan ide untuk menggunakan informasi yang terkandung dalam matriks ini untuk menjelaskan interaksi temporal antara variabel: "fungsi respon impuls". Sims mengusulkan model mampu mengungkapkan hubungan temporal antara beberapa variabel tetapi dalam visi statis;

Lutkepohl dan Reimers mengusulkan untuk mengekstrak matriks ini dari koefisien dinamis, untuk membuat independen satu sama lain - melalui dekomposisi / ortogonalisasi Choleski dan untuk memproyeksikan efeknya pada variabel yang berbeda dari waktu ke waktu: kami memperkenalkan secara eksogen merupakan modifikasi kesatuan dari variabel penjelas dan kami mengontrol efek pada evolusi yang diharapkan dari variabel yang akan dijelaskan. Di satu sisi, Lutkepohl dan Reimers menerapkan hubungan kausal yang diidentifikasi dalam model VAR Sims.

Perpanjangan model VAR ini sangat menarik untuk menyelesaikan studi dinamika suatu fenomena. Koefisien dinamis yang diperoleh kemudian diusulkan di bawah bentuk grafik dan menyajikan reaksi suatu variabel selama beberapa periode terhadap kejutan unit positif disuntikkan ke dalam model. Meskipun koefisien dinamis ini sangat seringkali dengan bobot minimal, menarik untuk dianalisis dalam istilah "kualitatif": dengan demikian menggambarkan evolusi yang diharapkan dari sifat teredam, eksplosif atau netral, dan iniwaktu yang cukup lama dan pasti. Di sini sekali lagi, Fve memunculkan kesulitan:" perkiraan respons terhadap guncangan sangat sensitif terhadap pilihan spesifikasi (jumlah penundaan, variabel level atau perbedaan) dan sering sangat tidak tepat: interval kepercayaan jawaban sangat lebar sehingga   latihan kuantitatif memiliki konten informasi yang relatif buruk.

Pengamatan ini tidak secara ketat dicadangkan untuk fungsi respons impuls. Semua estimasi ekonometrik, karena alasan di alam semesta probabilistik, adalah jejak, kurang lebih, ketidaktepatan. Namun, "hasil" dari fungsi-fungsi ini, meskipun  daripada kuantitatif, akan mendapat manfaat dari digunakan sebagai "indikator" evolusi, gerakan,lebih dari sebagai "nilai-nilai yang tak terbantahkan". Faktanya, interval kepercayaan sering berukuran besar. Tapi, untuk semua itu, apakah mereka mencegah ekonom membuat ide tentang tingkat reaksi sistem? Model VAR dan ekstensinya telah dirancang oleh Sims untuk mengatasi kelemahan relatif dalam pemodelan struktural. Kemudian mencari cara pemodelan "lain" - yang telah salah digambarkan sebagai "tidak" struktural" memiliki properti yang mewakili perilaku dalam suatu sistem.

Model VAR merupakan respon terhadap pemodelan temporal deskriptif. Meuriot menentukan minat dari jenis pemodelan ini: "Kepentingan pemodelan non-struktural, seperti yang dieksploitasi dalam Model VAR, atau Vector Error Correction Model (VECM) memiliki tujuan utama untuk mengungkapkan serangkaian hubungan sebab akibat pada makna Granger (1969), seperti yang ditunjukkan oleh Fackler dan Krieger (1986). Dan berbeda dari pemodelan klasik karena mengeksploitasi tanpa kendala semua hubungan sebab akibat antara komponen fenomena, dan ini dalam ruang sementara. Pemodelan VAR menghormati kedua dimensi mutasi dimensi intrasistemik dan temporal yang dibutuhkan oleh penyelidikan kausal.

Model VAR melaporkan hubungan sebab akibat yang muncul selama periode tertentu (panjang tunda P dipilih) dan dalam n arah yang mungkin (setiap variabel adalah endogen dalam persamaan model). Kombinasi dari dua aspek ini, di bawah di mana informasi kausal terungkap, seharusnya memungkinkan kita untuk membedakan dengan lebih baik antara penyebab fiktif dan penyebab nyata. Salah satu keuntungan yang dapat kita lihat sekilas dalam prosedur ini pada dasarnya adalah untukmembedakan bentuk yang berbeda   dan tempat yang berbeda   dari mekanisme transmisi nonintegrasi sampai integrasi ekonomi yang sempurna. Analisis dinamis ini adalah mampu menghasilkan gradasi mekanisme transmisi dari model VAR  identifikasi produk dan pasar yang saling terkait, tenggat waktu, tingkat penetrasi antara pasar, fungsi respon impuls mengungkapkan dampak dari mekanisme transmisi dan terutama dampak temporal pada pasar;

AKHIRNYA, kointegrasi hanyalah kasus integrasi khusus. Dengan membaca ulang karya Granger dan Granger dan Engle tampak perlu untuk memperjelas apa yang dimaksud dengan kointegrasi: makna di atas segalanya matematis. Dalam mencoba memahami mengapa beberapa ekonom menggunakan tes kointegrasi untuk memverifikasi hubungan integrasi ekonomi, membuka sudut padang unik.   Pertama-tama, analogi grafik (oleh karena itu analitis) antara integrasi dan kointegrasi yang batas matematisnya telah kami tunjukkan dengan cermat daripada ekonomi.

Kemudian, kebingungan antara konsep kointegrasi dan integrasi, tetapi mungkin juga ketidakjelasan pengetahuan teoretis dalam dua bidang ini.Kointegrasi hanya dapat mewakili kasus integrasi tertentu pasar, ketika sempurna dan stabil dari waktu ke waktu. Latihan perbandingan Baulch. Mungkin sebuah keadaan seni dalam hal ini telah memungkinkan kita untuk memahami teori yang berbeda dan sejarah yang mengarah pada mendukung analisis vektor autoregressive dari Sims diperpanjang oleh studi fungsi respon impuls (Lutkepohl dan Reimers),  untuk mencatat   "metodologi" ini berulang dalam karya Fackler et all tanpa diimplementasikan secara empiris. Namun sangat disayangkan   publikasi terbatas untuk memverifikasi keberadaan integrasi pasar dan/atau fenomena transmisi semata-mata melalui pengujian kointegrasi, publikasi sering menjadi validasi yang layak.

Terlalu sering diabaikan refleksi makna konseptual dari hubungan kointegrasi. Kointegrasi palsu mengesampingkan nilai teori kointegrasi. Prosedur sampai hari ini tentu dapat ditingkatkan, khususnya dengan menambahkan koneksi nonlinier (mari kita ingat   pemodelan VAR adalah tipe linier). Namun, minat riset ini di Indonesia khususnya masih sangat minimal yakni tentang teori ekonomi -- untuk menguji hubungan dan fenomena integrasi ekonomi penularan.

Citasi:

1. Granger C.W.J. et Newbold P., (1974), Spurious regressions in econometrics , Journal of Econometrics, Elsevier, II-2, p. 111-120.
2. Lutkepohl H. et Reimers H-E., (1992), Impulse response analysis of cointegrated systems ,Journal of economics dynamics and control, XVI, p. 53-78
3. Sims C.A., (1972) Money, income and causality , American Economic Review LXII, p. 540-552.