bentuk var

Bab 3 Metodologi Penelitian 3.1 Rancangan Model Penelitian Terdapat tiga macam bentuk model VAR dalam penelitian, yaitu VAR tanpa restriksi, VECM, dan S-VAR. Bentuk VAR tanpa restriksi ini seringkali digunakan untuk menjawab permasalahan hubungan kointegrasi dan teoritis dalam penelitian. VAR biasa digunakan jika data yang digunakan di dalam pembentukan model VAR adalah stasioner di tingkat level. Dalam dunia sepakbola, ada teknologi bernama VAR atau Video Assistant Referee, yang berfungsi sebagai prosedur bantuan teknologi untuk membantu wasit meninjau tayangan ulang sebuah insiden dalam permainan sepak bola, sehingga dapat menegakkan peraturan pertandingan sepak bola semaksimal mungkin. Vector Autoregressive (VAR) adalah bentuk pemodelan yang tidak perlu menentukan variabel endogen dan eksogen, sehingga digunakan untuk mengetahui pengaruh kurs mata uang terhadap ekspor dan impor di Indonesia. Selain itu, Value at Risk (VaR) digunakan sebagai alat prediksi untuk mencegah manajer portofolio melakukan keputusan yang melebihi toleransi risiko yang telah dikembangkan. Variabel penelitian adalah suatu konsep yang mempunyai lebih dari satu nilai, keadaan, kategori, atau kondisi. Dalam analisis VECM, model VAR dengan direferensiasi data harus diuji dengan koefisien kointegrasi pada model persamaan selain VAR. Bentuk VECM merupakan bentuk VAR yang terestriksi dengan keberadaan bentuk data yang tidak stasioner dan terkointegrasi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi emisi karbondioksida (CO2), populasi penduduk, pertumbuhan PDB perkapita, dan penelitian. Dalam penelitian dan evaluasi penelitian, variabel adalah atribut seseorang atau objek yang mempunyai variasi antara satu orang dengan yang lain atau satu objek dengan objek yang lain. Karakterisasi morfologi tanaman pisang Ambon memiliki tinggi batang 2.1-2.9 meter, warna batang hijau, ketegakan daun tegak, dan bentuk pangkal daun salah satu sisinya. Dalam model VAR, data yang digunakan harus bersifat stasioner ditingkat level atau setelah differencing. Namun jika data tidak stasioner tingkat level, maka akan dilakukan beberapa proses kestasioneran terlebih dahulu.