Kadar pertukaran menggunakan pendekatan regresi teguh

Abstract

Penggunaan data-data lepas amat penting untuk membuat peramalan mengenai sesuatu perkara. Waiau bagaimanapun, data-data yang digunakan terdedah kepada kecemaran data. Pendekatan teguh adalah salah satu kaedah yang amat berguna dalam mengurangkan kesan kecemaran data ( data ekstrim) terhadap peramalan yang dibuat. Kewujudan data ekstrim (outliers) adalah suatu kekangan dalam peramalan bagi data kadar pertukaran. Oleh itu, kajian yang dilakukan terhadap data kadar pertukaran USD/RM dan JPY/RM adalah menggunakan pendekatan Regresi Teguh. Model Regresi Teguh yang dibina adalah Model Teguh Autoregresi (RAR) yang digunakan sebagai model peramalan. Pembinaan Model Teguh Autoregresi (RAR) adalah berdasarkan kaedah penganggaran skala. Kajian juga menunjukkan Model RAR adalah kurang sensitif terhadap data ekstrim di samping mempunyai keboleh ramalan yang baik bagi setiap kadar pertukaran. Pendekatan teguh dapat mengurangkan kesan kecemaran data ( data ekstrim).