Dynamic Factor Analysis: Recesion & Economic Recovery

Project kali ini agak advance, jadi saya harap kalian sudah mempelajari proyek-proyek forecasting (peramalan masa depan) dengan menggunakan ARIMA terlebih dahulu. Jika kalian belum mempelajarinya, kalian bisa melihatnya disini. Pada project kali ini, kita akan membuat sebuah model ekonomi makro di Amerika Serikat untuk menganalisis faktor ekonomi, resesi, economic shock, impulse response, dan economic recovery after recesion dengan cara yang lebih advance dan layak untuk dijadikan disertasi kamu. Data yang akan kita gunakan adalah data Consumer Price Index, Pengeluaran Personal, GDP, Jumlah Uang Beredar, Indeks Produksi Manufaktur, Tingkat Pengangguran.

Kita akan mulai dengan mengambil data dari Federal Reserve Economic Data, kemudian membuat model dynamic factor analysis sederhana dengan menggunakan algoritma Dynamic Factor. Kemudian dari model itu kita akan melakukan forecasting selama beberapa bulan kedepan. Kemudian kita akan membuat satu buah faktor kolektif yang merepresentasikan data kita. Dari faktor tersebut kemudian kita bisa melihat hubungannya dengan resesi serta analisisnya secara mendalam pada masa depresi 2008 dan Pandemi Covid 19. Kemudian kita akan melakukan analisis tentang waktu yang diperlukan untuk melakukan recovery serta kemungkinan penyebabnya. Kita juga akan belajar tentang shock and impulse, yaitu efek yang ditimbulkan jika terjadi perubahan mendadak pada salah satu data. Kemudian kita akan mempelajari pergerakan dari efek masing-masing data terhadap faktor yang dihasilkan.

Benefit: proyek aktif selamanya & free konsultasi via WA