Engel dan Granger: Kemenangan 'Teknisi'

Muhammad Chatib Basri Penulis adalah Direktur Riset LPEM-FEUI dan staf pengajar FEUI

Seorang teman mahasiswa menulis di buku catatan kuliah statistik ekonomi (ekonometri)-nya: "Jika sisa hidup saya hanya tinggal satu hari, akan saya gunakan itu di kelas ekonometri, karena akan terasa sangat panjang." Ada nada ejekan, tapi juga kebenaran: statistik ekonomi memang terasa membosankan, dan membuat hari terasa lebih panjang. Namun, statistik ekonomi atau ekonometri juga memberikan arah ke mana dunia ini bergerak. Paling tidak, metode statistik untuk economic time series (analisis statistik ekonomi mengenai data rentang waktu) telah membuat nama Robert F. Engle dan Clive W.J. Granger menjadi lebih lama, atau—lebih tepatnya—akan selalu diingat orang karena kontribusi mereka untuk estimasi economic time series.

Engle dan Granger pada 8 Oktober 2003, oleh The Royal Swedish Academy of Sciences, dinobatkan sebagai pemenang hadiah Nobel bidang ekonomi tahun ini. Keduanya memang bukan nama yang dikenal oleh masyarakat luas. Engle dan Granger bukan Milton Friedman yang "menjengkelkan" dengan argumen pasarnya yang sangat rasional, bukan pula Joseph Stiglitz yang dengan argumen informasi asimetrinya mencoba mengoreksi pasar. Engle dan Granger adalah "teknisi ekonomi". Tepat sekali bila editorial The Hindu, surat kabar India, menulis judul: Nobel untuk Teknik.

Sebegitu pentingkah teknik sehingga perlu diberi hadiah Nobel? Saya kira jawabannya ya. Ekonomi menghasilkan berbagai teori, banyak yang kukuh berargumentasi, kukuh dalam logika matematika, tapi banyak pula di antaranya yang tidak bisa diuji secara empiris. Ekonometri adalah cabang teori ekonomi yang mencoba untuk terus membuat metode agar perilaku ekonomi dapat diuji dan dapat diukur.

Bagi ekonom yang tak menyukai metode kuantitatif, atau ekonom yang lebih menyukai analisis ekonomi verbal, atau retorika, ekonometri mungkin kerap terlihat sebagai "hukuman" karena metodenya yang njlimet, penuh derivasi matematika dan statistik. Seorang teman secara berkelakar pernah berkomentar kepada saya soal metode ekonometri: "Katanya ini bagian dari teori ekonomi, tapi mana ekonominya? Yang terlihat hanya statistik dan matematika tok." Mungkin kelakar ini benar, karena ekonometri memang berkutat pada teknik estimasi. Namun, orang seperti Engle dan Granger memungkinkan ekonomi tampil dalam hidup kita dalam bentuk empiris. Engle dan Granger punya kontribusi di situ, selain tentunya ekonometrisi pemenang Nobel yang lain seperti Jan Tinbergen dan Lawrence Klein.

Engle, dalam artikel monumentalnya berjudul "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation" di jurnal Econometrica, pada 1982, memberikan kontribusi metode estimasi data ekonomi rentang waktu. Kita tahu, di pasar keuangan, volatilitas atau fluktuasi instrumen keuangan terjadi dari waktu ke waktu karena nilai saham atau instrumen keuangan bergantung pada perubahan risiko. Fluktuasi yang berbeda dapat terjadi dalam rentang waktu, ada periode dengan fluktuasi begitu tajam, ada periode ketika fluktuasi relatif kecil. Sebelum Engle datang dengan artikel ARCH, ekonometrisi mengasumsikan volatilitas tetap dalam rentang waktu semata karena tidak tersedia metode untuk mengukur perubahan volatilitas. Bisa dibayangkan metode pengukuran berbagai indikator ekonomi rentang waktu, yang banyak digunakan dalam penentuan harga aset atau evaluasi risiko portofolio, tak mendekati kenyataan. Engle, yang lahir pada 1942 di Syracuse dan mendapatkan Ph.D dari Cornell University serta master dalam bidang fisika, datang dengan metode yang memberikan ketepatan yang lebih tinggi untuk pengukuran economic time series.

Engle dan Granger selama lebih dari satu dekade bekerja sama dalam bidang economic time series di University of California at San Diego. Granger, melalui "Some Properties of Time Series Data and Their Use in Econometric Model Specification" dalam Journal of Econometrics, pada 1981, menunjukkan sebagian besar data makroekonomi rentang waktu mengikuti pola stochastic trend sehingga guncangan sementara pada data ekonomi, misalnya produk domestik bruto, dapat berdampak permanen. Secara teknis, data seperti ini dikenal dengan istilah non-stationary. Data ini berbeda dengan data yang stationary—yang tak memiliki tren tertentu sejalan dengan berubahnya waktu dan hanya berfluktuasi di sekitar nilai tertentu. Granger menunjukkan betapa metode statistik untuk mengestimasi data stationary akan membawa kita pada kesalahan bila diaplikasikan pada data non-stationary. Misalnya, dalam teori ekonomi ada hubungan searah antara pendapatan dan konsumsi. Artinya, semakin tinggi pendapatan, semakin tinggi pula konsumsi. Namun, bila kita mengaplikasikan metode data stationary untuk data yang non-stationary, hubungan yang kita peroleh antara kedua variabel (pendapatan dan konsumsi) adalah semu (spurious).

Granger membuat satu prosedur yang memungkinkan kombinasi data non-stationary bisa menghasilkan satu pola hubungan stationary sehingga memiliki konklusi statistik yang benar. Metode ini dikenal di kalangan ekonometrisi dengan nama cointegration. Lebih jauh Granger, yang memperoleh Ph.D dari University of Nottingham pada 1959, mengembangkan metode ini bersama Engle lewat risalah mereka dalam jurnal Econometrica pada 1987. Engle dan Granger menawarkan prosedur pengujian cointegration yang amat sederhana dan mudah dilakukan, sehingga banyak digunakan dalam pengujian economic time series. Contohnya dalam melihat hubungan antara nilai tukar dan harga, tingkat bunga jangka pendek dan jangka panjang.

Nobel ekonomi tahun ini memang diberikan kepada "teknisi ekonomi". Sesuatu yang tak kalah pentingnya dengan teori. Kontribusi ini telah membuat pengukuran economic time series menjadi lebih akurat, dan memberikan kontribusi yang amat besar bagi uji empiris dari berbagai fenomena ekonomi.