Pendahuluan

https://bookdown.org/mammarsahab3/LaporanMPDW/

Struktur penelitian

Laporan ini akan membandingkan beberapa metode peralaman deret waktu untuk data harga minyak mentah. Metode tersebut akan dilatih menggunakan harga minyak mentah dari tahun 2009 sampai 2016, lalu diuji dengan meramal harga minyak mentah tahun 2017. Pembagian tersebut juga dilakukan di (He 2018), yang membandingkan model deret waktu seperti pemulusan dan ARIMA dengan model pembelajaran mesin (SVM). Berbeda dengan penelitian tersebut, penelitian ini akan menambahkan jenis pemulusan yang dipakai, serta mencoba menambahkan pengaruh peubah bebas dummy yang memodelkan efek hari setelah libur, peubahan struktural pada rezim harga minyak, dan lain-lain. Sekarang, penulisan laporan masih dalam tahap praproses dan eksplorasi data.

Ekstraksi data

Dataset yang digunakan sebagai berikut. Ambil data minyak dari tahun 2000 sampai sekarang Sys.Date() dengam bantuan library quantmod (Ryan dan Ulrich 2020):

library(quantmod)
library(dtplyr)
library(dplyr)
library(data.table)

start <- as.POSIXct("2000-08-23")
end <- as.POSIXct(Sys.Date())

getSymbols(Symbols = "CL=F",src = "yahoo", from = start, to = end)

crude<- lazy_dt(`CL=F`) %>% 
  mutate(X=as.Date(index,format="%d/%m/%Y")) %>% select(X,`CL=F.Close`)

Data tersebut merupakan harga kontrak berjangka minyak West Texas Intermediate (WTI) yang diperdangangkan di New York Mercantile Exchange (NYMEX). Peubah yang akan dimodelkan adalah harga close, atau harga minyak saat pasar ditutup:

knitr::kable(head(crude,n=5),
             col.names = c("Tanggal","Harga Penutupan"))
Tanggal Harga Penutupan
2000-08-23 32.05
2000-08-24 31.63
2000-08-25 32.05
2000-08-28 32.87
2000-08-29 32.72

Lakukan pembagian data. Data yang diambil selalu data terbaru karena menggunakan Sys.Date():

crude0917 <-crude %>% filter(X >= as.Date("2009-01-01") & X <= as.Date("2017-12-31"))

crudenow  <- crude %>% filter(X >= as.Date("2017-01-01") & X <= as.Date(Sys.Date())) %>% data.table::as.data.table()

Sudah diambil data yang relevan untuk diteliti.

References

He XJ. 2018. Crude Oil Prices Forecasting: Time Series vs. SVR Models. Journal of International Technology and Information Management. 27(2):25–42.
Ryan JA, Ulrich JM. 2020. quantmod: Quantitative Financial Modelling Framework. Ed ke-R package version 0.4.18.