Permasalahan umum yang terjadi pada model regresi time series adalah model memiliki parameter yang konstan dan mengasumsikan bahwa perubahan pada variable independen memiliki dampak yang sama sepanjang waktu. Sehingga, beberapa teknik kointegrasi seperti EG-ECM, VECM, bound testing dan lain-lain digunakan dengan mengasumsikan speed of adjustment yang konstan (ECT konstan) dalam jangka panjang setelah terjadinya shock. Namun asumsi ini tidak selalu berlaku demikian di lapangan (Dufrénot & Mignon, 2012). Salah satu teknik terbaru yang digunakan ntuk mengatasi permasalahan tersebut adalah Non linear Autoregressive Distributed Lag Model (NARDL) yang mengakomodir permasalahan asimetris baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang tanpa mengasumsikan speed of adjustment yang konstan sepanjang waktu (Shin et al., 2014).

Sebagai contoh, misalkan diketahui model Ordinary Least Square (OLS) antar variabel berikut:

Interpretasi dari model tersebut adalah jika harga ekspor naik, maka ekspor dari dalam negeri akan naik (hubungan +), sehingga negara akan meningkatkan ekspor komoditas dari dalam negeri. Begitupula sebaliknya, jika harga ekspor turun, maka ekspor akan turun. Pada model ini, dapat disimpulkan bahwa ekspor komoditas bereaksi positif terhadap harga. Namun kita tidak tahu apakah nilainya sama pada kedua kasus (kenaikan dan penurunan)? Yang terjadi pada umumnya justru respon ekspor terhadap kenaikan harga ternyata lebh cepat dibandingkan penurunan harga. Situasi ini yang tidak bisa ditangkap oleh model regresi time series biasa. Untuk menangkap dampak asimetris yang mungkin terjadi pada ekspor komoditas tersebut, model NARDL digunakan. Variabel independen dibagi menjadi dua variabel terpisah dan keduanya diikutsertakan di dalam model, berupa 1) jumlah parsial dari perubahan positif pada harga ekspor (Hargat) ,dan 2) jumlah parsial dari perubahan negatif pada harga ekspor (Hargat– ). Sehingga secara matematis model menjadi:

Kemudian model tersebut di atas ditulis kembali ke dalam persamaan matematis linear atau Autoregressive Distributed Lag (ARDL) (Pesaran et al., 2001 dan Meyer & von Cramon‐Taubadel, 2004) sebagai berikut:

Model di atas merupakan model umum dari NARDL.

Leave a Reply