Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2745-5254 Vol. 2, No. 3 Maret 2021

## PENGARUH PERGERAKAN MAKROEKONOMI TERHADAP PEMBIAYAAN KONSTRUKSI PERBANKAN SYARIAH

## Ahmad Sonjaya
Fakultas Ekonomi dan Bisnis UHAMKA, Jakarta Selatan, Indonesia Email: madson_27@yahoo.co.id

## Abstract
This study aims to see the impact of macroeconomic shocks on the financing of the Islamic banking construction sector by using a vector error correction model using monthly  data  from  January  2010  to  December  2018.  The  results  show  that  the financing of the construction sector is slower to achieve stability. In the short term, none of them has a significant effect. Meanwhile, in the long term the variables of inflation, stock index, and crisis have a significant effect. Islamic banking financing on average reaches stability when it enters the fifteenth period. Interest rates begin to stabilize when entering the fifteenth period. The exchange rate stabilized when it entered  the  fourteenth  period.  Inflation  started  to  stabilize  when  it  entered  the sixteenth  period.  The  stock  index  began  to  stabilize  when  it  entered  the  fifteenth period  and  the  crisis  began  to  stabilize  when  it  entered  the  sixteenth  period.  In general,  the  one  that  has  the  greatest  contribution  in  shaping  diversity  is  the variable  of  Islamic  banking  financing,  then  inflation,  stock  index,  crisis  exchange rate and the smallest interest rate.
Keyword : financing; construction sector; islamic banking; VECM

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  dampak  dari  guncangan  makroekonomi terhadap  pembiayaan  sektor  konstruksi  perbankan  syariah  dengan  menggunakan vector error correction model menggunakan data bulanan dari januari 2010 sampai dengan  desember  2018.  Hasil  menunjukkan  pembiayaan  sektor  kontruksi  lebih lambat  mencapai  kestabilan.  Pada  jangka  pendek  tidak  satu  pun  yang  memiliki pengaruh  signifikan.  Sedangkan  pada  jangka  panjang  variabel  inflasi,  indeks saham,  dan  krisis  memiliki  pengaruh  signifikan.  Pembiayaan  perbankan  syariah rata-rata  mencapai  kestabilan  ketika  memasuki  periode  kelima  belas.  Suku  bunga mulai stabil ketika memasuki periode kelima belas. Nilai tukar mulai stabil ketika memasuki  periode  keempat  belas.  Inflasi  mulai  stabil  ketika  memasuki  periode keenam belas. Indeks saham mulai stabil ketika memasuki periode kelima belas dan krisis  mulai  stabil  ketika  memasuki  periode  keenam  belas.  Secara  umum  yang memiliki  kontribusi  paling  besar  dalam  membentuk  keragaman  adalah  variabel pembiayaan  perbankan  syariah,  kemudian  inflasi,  indeks  saham,  nilai  tukar  krisis dan yang paling kecil suku bunga.
Kata kunci: pembiayaan; sektor konstruksi; perbankan syariah; VECM Pendahuluan
Perbankan dalam menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediasi memiliki peranan  yang  sangat  penting  dalam  menunjang  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara. Penghimpunan  dana  dari  masyarakat  kemudian  menyalurkannya  ke  berbagai  sektor ekonomi akan mampu mendorong bergeraknya seluruh sektor perekonomian (Minetti & Peng,  2018;  Önder  &  Özyıldırım,  2019).  Melalui  kebijakan  ini,  perbankan  memiliki peranan  penting  dalam  pemerataan  pendapatan  masyarakat,  terutama  bagi  kalangan masyarakat yang memiliki sumber daya terbatas sehingga dapat memanfaatkan fasilitas kredit  perbankan  untuk  membiayai  berbagai  macam  kegiatan  produksinya.  Dengan demikian,  melalui  mekanisme  sistem  perbankan  dan  kebijakan  kredit  yang  tepat, perbankan dapat menjalankan fungsinya untuk membantu pemerintah dalam pemerataan pendapatan masyarakat.
Kebijakan  penyaluran  pembiayaan/kredit  perbankan  sangat  erat  kaitannya dengan  kondisi  makroekonomi  nasional  (Rashid  et  al.,  2020).  Kondisi  makroekonomi yang  sehat  akan  mendorong  kestabilan  perekonomian  nasional  sehingga  memicu perbankan  untuk  menyalurkan  pinjaman pada  masyarakat  (Binici  &  Hutchison,  2018). Kondisi makroekonomi dilihat melalui perkembangan beberapa variabel, seperti tingkat suku  bunga  (BI rate ),  nilai  tukar  rupiah,  laju  inflasi,  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) (Bodie et al., 2008).
BI rate sebagai suku bunga acuan akan mempengaruhi suku bunga pinjaman dan simpanan  yang  ditetapkan  perbankan,  volatilitas  nilai  tukar  rupiah  menyebabkan ketidakstabilan  perbankan  dan  dunia  usaha,  laju  inflasi  diperlukan  oleh  sebuah  negara dalam  batas  yang  wajar  untuk  menunjang  pertumbuhan  ekonomi  negara  dan pertumbuhan  PDB  akan  didorong  oleh  serangkaian  aktivitas  kegiatan  perekonomian dimana pada akhirnya akan menentukan permintaan kredit sektor perbankan (Aluko & Ajayi,  2018;  Ellington,  2018;  Gershon  et  al.,  2019;  Ratti  &  Vespignani,  2016). Pemerintah  telah  mengupayakan  berbagai  kebijakan  terkait  dengan  stabilitas makroekonomi  agar  tercipta  lingkungan  ekonomi  yang  kondusif  dalam  berusaha  dan berinvestasi.  Kebijakan  tersebut  juga  bertujuan  mengembalikan  fungsi  intermediasi bank dalam penyaluran kredit kepada sektor ekonomi.
Perkembangan  dunia  perbankan  tentunya  akan  menghadapi  tantangan  yang harus  direspon  secara  tepat.  Salah  satu  tantangan  yang  ada  adalah  adanya  perubahan kondisi makroekonomi tersebut. Pengaruh makroekonomi penting dan pengaruhnya ada pada  tingkat  industri  (Mora,  2015).  Hasil  ini  juga  mengungkapkan  bagaimana guncangan ekonomi ditransmisikan ke penurunan industri, menyediakan kerangka kerja untuk  risiko  agregat  dalam  risiko  pemulihan  dan  pengujian  ekonomi  makro  (Aysun, 2016;  Hossain,  2016).  Transmisi  guncangan  makroekonomi  ke  ekonomi  riil  sebagian besar  beroperasi  melalui  pinjaman  bank  besar  dan  neraca  peminjam  (Aysun,  2016). Selanjutnya,  negara-negara  dengan  tingkat  transparansi  fiskal  yang  lebih  tinggi cenderung  memiliki  tingkat  inflasi  dan  volatilitas  inflasi  yang  lebih  rendah  yang  pada akhirnya  mempengaruhi  kredit  perbankan  pada  negara-negara  berkembang  (Montes  & da Cunha Lima, 2018).
Kebijakan fiskal sangat efektif dalam mengelola pertumbuhan kredit, volatilitas pertumbuhan  kredit,  dan  mengurangi  inflasi  harga  konsumen  di  Turki  (Chadwick, 2018).  Selain  itu,  pengaruh  ini  lebih  menonjol  ketika  kebijakan  fiskal  disesuaikan dengan kebijakan moneter. Pengaruh faktor makroekonomi berupa inflasi, BI Rate dan Kurs terhadap non performing financing (NPF) (Hernawati & Puspasari, 2018). Dengan menggunakan metode data panel, hasil penelitian menunjukkan inflasi tidak signifikan terhadap non performing financing (NPF), sedangkan BI Rate dan Nilai Tukar memiliki pengaruh signifikan terhadap non performing financing.
Sektor  konstruksi  merupakan  sektor  penting  dalam  mendukung  proyek pembangunan di Indonesia. Pengembangan sektor konstruksi memerlukan peran sektor perbankan  untuk  membantu  akses  permodalan  melalui  pemberian  pembiayaan  dan kredit.  Termasuk  pembiayaan  syariah  yang  cukup  dibutuhkan  oleh  sektor  konstruksi. Pembiayaan model syariah banyak dibutuhkan sektor kontruksi  mengingat keunggulan produk pembiayaan perbankan syariah karena menggunakan sistem bagi hasil.
Pro  dan  kontra  berdasarkan  penelitian  terdahulu  menimbulkan  pertanyaan, apakah perbankan di Indonesia juga merespon demikian atau bahkan menunjukkan hasil yang  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  kebaruan  penelitian  ini secara  khusus  akan  mengkaji  bagaimana  respon  yang  terjadi  pada  perbankan  dan bagaimana  pihak  perbankan  seharusnya  menghadapi  kondisi  ini  terutama  pembiayaan yang dilakukan perbankan syariah pada sektor konstruksi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  makroekonomi  terhadap pembiayaan sektor konstruksi pada perbankan syariah, menganalisis respon pembiayaan sektor konstruksi dalam menghadapi guncangan perubahan kondisi makroekonomi; dan menganalisis  pergerakan  makroekonomi mempengaruhi  keragaman  pembiayaan  sektor konstruksi.  Penelitian ini  dapat memberikan  manfaat  diantaranya  pertama,  mengatahui faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  pembiayaan  sektor  kontruksi  pada  jangka  pendek dan jangka panjang. Kedua, penelitian ini diharapkan mampu menambah wawasan dan menjadi  sarana  pembelajaran  pembiayaan  sektor  konstruksi.  Ketiga,  penelitian  ini diharapkan  mampu  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  yang berkaitan  dengan  pembiayaan  sektor  kontruksi.  Keempat,  penelitian  ini  diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam menentukan pembiayaan sektor kontruksi.

## Metode Penelitian

## A. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  digunakan  untuk  mengkonfirmasi  hasil  dari  pengolahan  data dengan wawancara para ahli, sedangkan data sekunder menggunakan data dalam bentuk bulanan  yang  diperoleh  dari  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK), pacific  exchange  rate service , Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini terdiri dari Bank  Umum  Syariah  (BUS)  dan  Unit  Usaha  Syariah  (UUS).  Data  kuantitatif  yang digunakan merupakan data pada perbankan syariah, data nilai tukar yang merefleksikan nilai  tukar  mata  uang  Rupiah  per  Dollar  Amerika  Serikat,  data  inflasi  yang
merefleksikan  perubahan  tingkat  harga  dan  BI  Rate  yang  merefleksikan  tingkat  suku bunga  acuan  dan  GDP  merefkelsikan  pertumbuhan  ekonomi.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersifat time  series dengan  periode  bulan  Januari  2010  sampai dengan bulan Desember 2018.
Tabel 1 Variabel penelitian Jenis Data Simbol Keterangan Satuan Sumber Total Pembiayaan Perbankan KON Jumlah  Pembiayaan yang dilakukan perbankan Milyar Rupiah Otoritas Jasa Keuangan Suku Bunga BIRATE Acuan  Suku  Bunga yang ditetapkan Bank Indonesia Persen Bank Indonesia Nilai Tukar EXRATE Kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat Rp/US$ pacific exchange rate service Inflasi CPI Proxy untuk mengukur tingkat inflasi Persen Bank Indonesia Pertumbuhan Ekonomi GDP Pertumbuhan Ekonomi Persen Badan  Pusat Statistik

## B. Metode Pengolahan dan Analisis Data
Seluruh  data  menggunakan  data  riil  yang  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk logaritma  natural  (LN),  kecuali  variabel  yang  sudah  dalam  satuan  persen.  Perangkat lunak  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Microsoft  Excel  2007  untuk mengelompokkan  data  dan  pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan program  Eviews  6.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  metode  analisis Vector Autoregressive (VAR) yang bertujuan untuk menjawab permasalahan penelitian.
Proses  pengolahan  data,  jika  ditemukan  data  yang  digunakan  tidak  stasioner pada  tingkat  level,  maka  harus  didiferensiasikan  pada  turunan  pertama  ( first differencing )  sehingga  hasil  tersebut  memiliki  hubungan  jangka  panjang  (kointegrasi) dan model VAR akan dikombinasikan dengan model koreksi kesalahan menjadi Vector Error Correction Model (VECM) (Firdaus, 2006). Pada analisis VAR dan VECM ada beberapa  tahap  yang  perlu  dilakukan,  yaitu  uji  stationeritas  data,  uji  stabilitas,  lag optimal,  uji  kointegrasi,  penentuan  model  VECM,  analisis Impulse  Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD).

## C. Metode Vector Autoregression (VAR)
Jika  sebelumnya univariate  autoregression merupakan  sebuah  persamaan tunggal dengan model linier variabel tunggal, dimana nilai sekarang dari masing-masing
variabel  dijelaskan  oleh  nilai  lag-nya  sendiri,  maka  VAR  merupakan  sebuah  n persamaan  dengan  n  variabel  dengan  masing-masing  variabel  dijelaskan  oleh  lag-nya sendiri,  serta  nilai  saat  ini  dan  masa  lampaunya  (Stock  &  Watson,  2001).  Dengan demikian  dalam  konteks  ekonometrika  modern  VAR  termasuk  ke  dalam multivariate time series analysis (Firdaus, 2006).
VAR  menyediakan  cara  yang  sistematis  untuk  menangkap  perubahan  yang dinamis dalam multiple time series , serta memiliki pendekatan yang kredibel dan mudah untuk  dipahami  bagi  pendeskripsian  data,  peramalan,  struktur  inferensial  serta analisis kebijakan  (Stock  &  Watson,  2001).  Adapun  analisa  yang  disediakan  oleh  VAR  bagi deskripsi data, peramalan, inferensi struktural, dan analisis kebijakan dilakukan melalui empat  macam  penggunaannya,  yaitu Forecasting , Impulse  Respon  Function (IRF), Forecast  Error  Decomposition (FEVD),  dan Granger  Caulality  Test (Arsana,  2005). Forecasting  merupakan  ekstrapolasi  nilai  saat  ini  dan  masa  depan  seluruh  variabel dengan memanfaatkan seluruh informasi masa lalu variabel. Impulse Response Function (IRF) bermanfaat untuk melacak respon saat ini dan masa depan setiap variabel akibat perubahan  atau  shock  suatu  variabel tertentu. Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  merupakan  prediksi  kontribusi  persentase  varians  setiap  variabel  terhadap perubahan  suatu  variabel  tertentu.  Sedangkan Granger  Causality  Test bertujuan  untuk mengetahui  hubungan  sebab-akibat  antar  variabel.  Adapun  persamaan  umum  VAR adalah sebagai berikut (Enders, 2004): y t = A 0 + A 1 y t-1 + A 2 y t-2 + … + A p y t-p + e t
di mana:
y t = Vektor berukuran (n.1) yang berisikan n variabel dalam sebuah model VAR A 0 = Vektor intersep berukuran (n.1)
A i = Matriks koefisien/parameter berukuran (n.n) untuk setiap i = 1,2..,p e t = Vektor error berukuran (n.1)
Spesifikasi  model  VAR  meliputi  pemilihan  variabel  yang  sesuai  dengan  teori ekonomi yang relevan dan sesuai dengan pemilihan lag optimal yang digunakan dalam model  (Firdaus,  2006).  Dalam  menentukan  lag  optimal  yang  digunakan  dapat memanfaatkan kriterian informasi, seperti Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information  Criterion (SIC)  dan Hannan  Quinn  Criterion (HQ)  (Nachrowi  &  Usman, 2006).
Uji akar unit Uji rank kointegrasi FEVD ADF Test Lag optimal Likelihood ratio IRF Johansen maximum likelihood Mengukur respon variabel endogen terhadap shock tertentu Perubahan error variance yang dipengaruhi variabel lain
Gambar 2. Alur tahapan pada analisis VECM

## D. Metode Vector Error Correction Model (VECM)
Vector  Error  Correction Model (VECM)  merupakan  bentuk  VAR  yang terestriksi  (Enders,  2004).  Restriksi  tambahan  ini  harus  diberikan  karena  keberadaan bentuk  data  yang  tidak  stasioner  pada  level,  tetapi  terkointegrasi.  VECM  kemudian memanfaatkan  informasi restriksi kointegrasi tersebut ke dalam spesifikasinya.  Karena itu, VECM sering disebut sebagai desain VAR bagi series non stasioner yang memiliki hubungan  kointegrasi.  Jika  telah  dilakukan  pengujian  kointegrasi  pada  model  yang digunakan, maka dianjurkan untuk memasukkan persamaan kointegrasi ke dalam model yang  digunakan.  Pada  data time  series umumnya  memiliki  tingkat  stasioneritas  pada perbedaan  pertama  ( first  difference ).  Sehingga  dalam  VECM  terdapat speed  of adjustment dari  jangka  pendek  ke  jangka  panjang.  Untuk  mengantisipasi  hilangnya informasi  jangka  panjang,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  model  VECM apabila ternyata terdapat data yang digunakan tidak stasioner pada level. Secara umum model VECM sebagai berikut:
Δ y t = µ 0x + µ 1x t + ∏ x y t-1 + ∑ 𝛤 𝑖𝑥 Δ y 𝑡−𝑖 𝑘−1 𝑖=1 + ε t
di mana : y t = vektor yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian µ 0x = vektor intersept µ 1x = vektor koefisien regresi t = periode waktu ∏ x = α x β dimana b mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang y t-1 = variabel in-level 𝛤 𝑖𝑥 = matriks koefisien regresi k-1 = ordo VECM dari VAR
ε t = error term

## Hasil dan Pembahasan
A. Statistika Deskriptif
Data yang digunakan dalam penelitian ini, dirangkum secara komprehensif pada Tabel  4.  Data  belum  terdistribusi  secara  normal,  kecuali  data  dari  BRTE  yang dibuktikan  dari  nilai  probability  Jarque-Bera  lebih  besar  dari  5  persen  sedangkan distribusi  simetris  yang  ditunjukkan  variabel  tersebut  secara  umum  memiliki  ekor panjang di sisi kiri (negetif skewness). Secara umum, dilihat dari kurtosis yang muncul ternyata ukuran ketinggian dari distribusi data adalah datar (platykurtic). Standar deviasi yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggambarkan  ukuran  penyebaran  data  yang mendekati rata-ratanya.
Tabel 2 Hasil Statistik Deskriptif KOST BRTE EXCH INFL IHSG KRIS Mean -8.581868   2.708034  -9.305938   0.437516  -8.225605   0.298137 Median -8.588397   2.733368  -9.262382   0.330000  -8.360806   0.000000 Maximum -6.822197   3.158251  -9.050500   3.290000  -7.124109   1.000000 Minimum -10.21024   2.079442  -9.628498  -0.450000  -8.795678   0.000000 Std. Dev. 1.164628   0.226870   0.184698   0.525710 0.454479   0.458867 Skewness 0.021450  -0.103083  -0.176329   1.863288 0.811436   0.882579 Kurtosis 1.422080   3.020610   1.356762   9.413731 2.583546   1.778945 Jarque-Bera 16.71496   0.287981   18.94834   369.1147 18.83127   30.90365 Sum -1381.681   435.9935  -1498.256   70.44000  -1324.322   48.00000 Observations 161 161 161 161 161 161

## B. Pengujian Stasioneritas Data
Pemeriksaan  kestasioneran  data time  series pada  setiap  variabel  mengunakan pengujian Augmented Dickey Fuller (ADF). Jika nilai dari t-ADF lebih besar dari pada nilai MacKinnon  critical  value maka  data  tersebut  telah  bersifat  stasioner  pada  taraf nyata  5  persen  (taraf  nyata  yang  ditentukan).  Selain  itu,  dapat  juga  dilihat  dari  nilai probabilitasnya.  Jika  nilai  probabilitasnya  kurang  dari  5  persen  maka  data  tersebut sudah bersifat stasioner.
Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa data pembiayaan sektor konstruksi (KOST), suku bunga (BRTE), nilai tukar rupiah (EXCH), inflasi  (INFL),  indeks  saham  (IHSG)  dan  krisis  (KRIS)  belum  stasioner  pada  level, kecuali  INFL.  Data  yang  tidak  stationer  pada  level  maka  perlu  dilanjutkan  pada first difference .  Ketika  data  menggunakan first  difference ,  data  telah  menjadi  stasioner termasuk juga INFL.  Hal tersebut dibuktikan dengan nilai prob* kurang dari 5 persen. Penggunaan  data first  difference tidak  direkomendasikan  sebab  akan  menghilangkan informasi jangka panjang. Oleh sebab itu, untuk menganalisis informasi jangka panjang akan  digunakan  data  level  sehingga  model  VAR  akan  dikombinasikan  dengan  model koreksi kesalahan ( error correction model ) atau VECM.

## Tabel 3 Hasil Pengujian Stasioneritas Data
Variable Level First Difference t-statistic Prob.* t-statistic Prob.* KOST -0.403874 0.9045 -13.06065 0.0000 BRTE -2.337490 0.1616 -5.008893 0.0000 EXCH -0.818048 0.8110 -9.869277 0.0000 INFL -9.493424 0.0000 -10.54257 0.0000 IHSG -1.993041 0.2897 -9.524941 0.0000 KRIS -2.201505 0.2067 -12.52996 0.0000

## C. Pengujian Lag Optimal
Pengujian  panjang  lag  optimal  dapat  dilakukan  dengan  cara  memanfaatkan beberapa  informasi  yang  diperoleh,  yaitu  dengan  cara  menggunakan  kriteria Likehood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information  Criterion (SC)  dan Hannan-Quinn  Criterion (HQ).  Jika  kriteria  informasi hanya  merujuk  pada  sebuah  kandidat  selang,  maka  kandidat  tersebutlah  yang  dipilih sebagai  panjang  selang  optimal.  Jumlah  lag  yang  optimal  dalam  penelitian  ini didasarkan pada nilai Schwarz Information Criterion (SC) yang terkecil atau minimum. Penetapan lag optimal model yang dibangun dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 4 Hasil Pengujian Lag Optimal Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -28.25697 NA 6.30e-08 0.447804 0.566644 0.496079 1 1133.849 2217.875 2.55e-14 -14.27254 - 13.44065* -13.93461 2 1195.792 113.3604 1.82e-14* - 14.61166* -13.06674 - 13.98409* 3 1221.913 45.75378 2.08e-14 -14.48252 -12.22455 -13.56530 4 1254.734 54.91672 * 2.19e-14 -14.44097 -11.46995 -13.23409 5 1277.400 36.14616 2.65e-14 -14.26666 -10.58260 -12.77014 6 1302.247 37.67655 3.15e-14 -14.12087 -9.723767 -12.33470 7 1333.366 44.74667 3.47e-14 -14.05707 -8.946922 -11.98124 8 1369.953 49.73908 3.61e-14 -14.06474 -8.241550 -11.69927
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  (SC  terkecil),  terlihat bahwa lag yang terpilih adalah lag 1. Oleh sebab itu, persamaan VAR dari model yang dibangun  berdasarkan  lag  optimal  telah  terbentuk  adalah  sebagai  berikut  (urutan variabel berdasarkan correlation matrix ) :
Δx t = π 0 + πx t-1 + π 1 Δx t-1 + ε t di mana : x t = Vektor yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian (KOST) π 0 = Vektor intersep berukuran (n.1) π = Matriks dengan elemen π jk , di mana π jk ≠  0;  (KOST,  BRTE,  EXCH,  INFL,  IHSG dan KRIS) π 1 =  Matriks  koefisien  berukuran  (n.n)  dengan  elemen  π jk (i);  (KOST,  BRTE,  EXCH, INFL, IHSG dan KRIS) ε t = Vektor error berukuran (n.1) dengan elemen ε it

## D. Pengujian Stabilitas Data
Hasil  estimasi  sistem  persamaan  VAR  yang  telah  terbentuk  harus  diuji stabilitasnya melalui VAR stability condition check yang berupa roots of characteristic polynomial terhadap seluruh variabel yang digunakan dikalikan jumlah lag dari masing- masing VAR. Jika modulus dari seluruh roots of characteristic polynomial kurang dari 1  maka  sistem  persamaan  VAR  dikategorikan  stabil.  Setelah  sistem  persamaan  VAR stabil  maka  dapat  dilakukan  estimasi  terhadap  VECM.  Model  penyaluran  pembiayaan sektor  konstruksi  terdiri  dari  6  variabel  dengan  lag  sebanyak  satu,  maka  jumlah root yang diuji sebanyak 6 (6*1=6). Berdasarkan hasil uji stabilitas VAR, dapat disimpulkan bahwa sistem VAR yang digunakan bersifat stabil. Hal tersebut dapat dibuktikan dari 6 root yang  diuji  pada  model  pembiayaan  sektor  konstruksi  memiliki  modulus  dari seluruh roots  of  characteristic  polynomial dengan  kisaran  0.353259  –  0.996847  atau kurang dari 1.
Tabel 5 Hasil Pengujian Stabilitas Data Root Modulus 0.996847 0.996847 0.954241 0.954241 0.949123 0.949123 0.850104 - 0.118686i 0.858349 0.850104 + 0.118686i 0.858349 0.353259 0.353259
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.

## E. Pengujian Kointegrasi
Pengujian  kointegrasi  dilakukan  dalam  rangka  untuk  melihat  hubungan  jangka panjang  setiap  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meskipun  jika  dilihat secara  individu  tidak  stasioner,  namun  secara  kombinasi  linier  menjadi  stasioner. Dikarenakan data yang diperoleh tidak semua stasioner pada level maka akan dilakukan estimasi dengan menggunakan Vector Error Correction Model (VECM), sehingga perlu dilakukan pengujian kointegrasi terlebih dahulu.
Kointegrasi  digunakan  untuk  memperoleh  persamaan  jangka  panjang  yang stabil. Pada analisis ini, uji kointegrasi digunakan untuk melihat apakah metode VECM dapat digunakan atau tidak. Jika terdapat lebih dari nol rank kointegrasi, maka metode VECM  dapat  digunakan  dalam  analisis.  Uji  kointegrasi  yang  dipakai  berdasarkan Johansen  Cointegration  Test berdasarkan Trace  Statistic untuk  mengetahui  jumlah persamaan yang terkointegrasi didalam sistem.
Tabel 6 Hasil uji kointegrasi Hypothesized Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** No. of CE(s) None * 0.464380 200.9533 117.7082 0.0000
At most 1 * 0.239859 101.6847 88.80380 0.0043 At most 2 0.179671 58.07874 63.87610 0.1396 At most 3 0.086255 26.58877 42.91525 0.7046 At most 4 0.053202 12.24638 25.87211 0.7947 At most 5 0.022104 3.553915 12.51798 0.8052 Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Bila  nilai trace  statistic lebih  besar  dari critical  value ,  maka  pada  tingkat tersebut  kita  dapat  menerima  hipotesis  H 1 yang  menyatakan  jumlah  rank  kointegrasi. Berdasarkan  Tabel  7,  model  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  memiliki  dua  rank terkointegrasi  pada  taraf  nyata  5  persen.  Hal  ini  berarti  bahwa  terdapat  minimal  dua persamaan  kointegrasi  yang  mampu  menerangkan  keseluruhan  model  yang  dibangun. Adapun  penggunaan  kointegrasi  untuk  intepretasi  pada  hasil  kajian  yang  akan dijelaskan  selanjutnya  dengan  menggunakan  kointegrasi  yang  pertama.  Setelah  rank kointegrasi diketahui, selanjutnya informasi jumlah rank kointegrasi ini akan digunakan sebagai error correction model yang akan dimasukkan kedalam VECM.

## F. Hasil Pengujian VECM
Model  pembiayaan  perbankan  syariah  pada  sektor  konstruksi  memiliki hubungan  pada  jangka  panjang  karena  memiliki  kointegrasi  pada  variabel  yang diujikan.  Dengan  menggunakan  Vector  Error  Correction  (VECM)  dapat  melihat keseimbangan  jangka  panjang  dengan  tetap  membiarkan  keberadaan  dinamika  jangka pendek dari persamaan yang terkointegrasi karena data tidak stasioner namun memiliki kointegrasi  menggunakan  restriksi  tambahan.  Model  terbaik  yang  dipilih  berdasarkan dari kriteria goodness of fit. Intepretasi dari VECM adalah dengan melihat koefisiennya. Namun,  koefisien  yang  dilihat  di  sini  adalah  koefisien  setelah  menyesuaikan error coorection atau penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang.
Penelitian ini menggunakan taraf nyara 5 persen sebagai nilai kritisnya. Tabel 8 merupakan  hasil  estimasi  VECM  pada  model  pembiayaan  perbankan  syariah  sektor kontruksi yang memperlihatkan hubungan variabel pada jangka pendek maupun jangka panjang.  Adapun  aturannya  variabel  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  digambarkan dari  hasil  mutlak  t-statistik  lebih  besar  dari  hasil  t-tabel  pada  taraf  nyata  5  persen sebesar 1,9749.
Mekanisme penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang yang ditunjukkan dengan  kointegrasi  kesalahan  menunjukkan  hasil  yang  signifikan.  Kondisi  tersebut menunjukkan  bahwa  terdapat  penyesuaian  dari  jangka  pendek  ke  jangka  panjang  atau dengan  kata  lain  pembiayaan  perbankan  syariah  pada  sektor  kontruksi  lebih  lambat mencapai  kestabilan.  Namun,  semua  variabel  yang  diteliti  pada  jangka  pendek  tidak satu pun yang memiliki pengaruh signifikan.
Sedangkan  pada  jangka  panjang  variabel  INFL,  IHSG  dan  KRIS  memiliki pengaruh signifikan. Kenaikan INFL dan IHSG dalam jangka panjang kenaikan sebesar satu  persen  akan  meningkatkan  pembiayaan  sektor  konstruksi  masing-masing  sebesar 5,94  persen  dan  6,43  persen  sedangkan  KRIS  dalam  jangka  panjang  kenaikan  sebesar satu persen akan menurunkan pembiayaan sektor konstruksi sebesar 1,56 persen.
Kondisi  ini  menggambarkan  kenaikan  INFL  dan  IHSG  menyebabkan peningkatan  pembiayaan  perbankan  syariah  pada  sektor  konstruksi.  Namun  adanya krisis  menyebabkan  penurunan  pembiayaan  perbankan  syariah  pada  sektor  konstruksi. Kondisi  ini  menggambarkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tentu  akan  diringi  dengan kenaikan  inflasi.  Semakin  tumbuh  perekonomian  suatu  negara  tentu  akan  menjadikan iklim  investasi  semakin  baik  sehingga  sektor  konstruksi  membutuhkan  dana  tambahan untuk melakukan ekspansi bisnisnya.

## Tabel 7 Hasil Pengujian VECM
Variabel Koefisien |t-statistik| Jangka Pendek CointEq1 0.004633 2.03738* D(KOST(-1)) -0.063206 -0.77658 D(BRTE(-1)) 0.078121 0.45568 D(EXCH(-1)) -0.071447 -0.28012 D(INFL(-1)) -0.002119 -0.18513 D(IHSG(-1)) 0.067700 0.64668 D(KRIS(-1)) 0.001505 0.04561 Jangka Panjang BRTE(-1) 3.885173 1.78450 EXCH(-1) -1.465089 -0.33651 INFL(-1) 5.949033 11.4087* IHSG(-1) 6.431547 3.43771* KRIS(-1) -1.565633 -2.20769*
Penguatan kondisi pasar modal berpengaruh secara signifikan bagi peningkatan penyaluran  pembiayaan  ke  sektor  konstruksi  sebesar  6,43  persen.  Krisis  global  yang menerjang berpengaruh terhadap pembiayaan perbankan syariah pada sektor konstruksi. Hal tersebut dapat dilihat dari laju pertumbuhan pembiayaan yang menurun sebesar 1,56 persen.  Para  pelaku  usaha  sektor  kontruksi  yang  berorientasi  ekspor  akan  merasakan dampak  yang  cukup  signifikan  dalam  operasional  usahanya  sehingga  menurunnya penyaluran pembiayaan ke sektor konstruksi.
Nilai  tukar  mata  uang  yang  semakin  menguat  menandakan  bahwa  kondisi perekonomian  jauh  lebih  baik  dibandingkan  dengan  sebelumnya,  namun  dalam penelitian  ini  pergerakan  mata  uang  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  penyaluran pembiayaan  ke  sektor  konstruksi.  Begitu  pula  dengan  kenaikan  suku  bunga  acuan
dimana  nilainya  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  penyaluran  pembiayaan  ke  sektor konstruksi.  Hal  ini  lebih  disebabkan  karena  debitur  yang  menjadi  nasabah  perbankan syariah tidak berpatokan pada suku bunga melainkan tingkat bagi hasil antara nasabah dan pihak perbankan.

## G. Impulse Response Function (IRF)
IRF  berguna  untuk  menunjukkan  bagaimana  respon  suatu  variabel  dari  sebuah guncangan  variabel  itu  sendiri  maupun  variabel  lainnya.  Penelitian  ini  menggunakan jangka  waktu  30  bulan  ke  depan  untuk  mengeahui  respon  dari  pembiayaan  yang dilakukan perbankan syariah pada sektor konstruksi.
Gambar 3. Respon Pembiayaan Sektor Kontruksi terhadap Guncangan Suku Bunga
Guncangan  suku  bunga  (Gambar  3)  sebesar  1  standar  deviasi  pada  bulan pertama  belum  terlihat  adanya  perubahan  pembiayaan  sektor  kontruksi.  Hal  ini disebabkan karena pembiayaan sektor kontruksi membutuhkan waktu untuk merespon. Memasuki  bulan  kedua  mulai  terlihat  respon  positif  dari  pembiayaan  sektor  kontruksi walaupun  masih  kecil  sebesar  0,000244  persen  dan  langsung  turun  direspon  negatif pada bulan ketiga mencapai -0.000841 terus turun sampai bulan keempat kemudian naik dan mulai stabil memasuki bulan ketiga belas sampai dengan bulan ketiga puluh.
-.0012 -.0010 -.0008 -.0006 -.0004 -.0002 .0000 .0002 .0004 5 10 15 20 25 30 Response of KOST to Cholesky One S.D. BRTE Innovation -.005 -.004 -.003 -.002 -.001 .000 5 10 15 20 25 30 Response of KOST to Cholesky One S.D. EXCH Innovation
Gambar 4. Respon Pembiayaan Sektor Kontruksi terhadap Guncangan Nilai Tukar
Guncangan nilai tukar (Gambar 4) sebesar 1 standar deviasi pada bulan pertama belum  terlihat  adanya  perubahan  pembiayaan  sektor  kontruksi.  Hal  ini  disebabkan karena  pembiayaan  sektor  kontruksi  membutuhkan  waktu  untuk  merespon.  Memasuki bulan  kedua  mulai  terlihat  respon  negatif  dari  pembiayaan  sektor  kontruksi  walaupun masih  kecil  sebesar  -0.003584  persen  kemudian turun  hingga  bulan  keempat  sebesar  - 0.004644  lalu  mulai  beranjak  naik  hingga  mulai  stabil  ketika  memasuki  bulan  kelima belas sampai dengan bulan ketiga puluh.
Gambar 5. Respon Pembiayaan Sektor Kontruksi terhadap Guncangan Inflasi
Guncangan  inflasi  (Gambar  5)  sebesar  1  standar  deviasi  pada  bulan  pertama belum  terlihat  adanya  perubahan  pembiayaan  sektor  konstruksi.  Hal  ini  disebabkan karena  pembiayaan  sektor  kontruksi  membutuhkan  waktu  untuk  merespon.  Memasuki bulan  kedua  mulai  terlihat  respon  negatif  dari  pembiayaan  sektor  kontruksi  walaupun masih  kecil  sebesar  -0.003584  persen  kemudian turun  hingga  bulan  keempat  sebesar  - 0.004644  lalu  mulai  beranjak  naik  hingga  mulai  stabil  ketika  memasuki  bulan  kelima belas sampai dengan bulan ketiga puluh.
.000 .002 .004 .006 .008 .010 .012 .014 .016 5 10 15 20 25 30 Response of KOST to Cholesky One S.D. INFL Innovation .000 .001 .002 .003 .004 .005 .006 .007 .008 5 10 15 20 25 30 Response of KOST to Cholesky One S.D. IHSG Innovation
Gambar 6. Respon Pembiayaan Sektor Kontruksi terhadap Guncangan Saham
Guncangan  saham  (Gambar  6)  sebesar  1  standar  deviasi  pada  bulan  pertama belum  terlihat  adanya  perubahan  pembiayaan  sektor  kontruksi.  Hal  ini  disebabkan karena  pembiayaan  sektor  kontruksi  membutuhkan  waktu  untuk  merespon.  Memasuki bulan  kedua  mulai  terlihat  respon  positif  dari  pembiayaan  sektor  kontruksi  walaupun masih  kecil  sebesar  0.004765  persen  kemudian  naik  hingga  bulan  keempat  sebesar 0.007508 lalu mulai beranjak turun hingga mulai stabil ketika memasuki bulan kelima belas sampai dengan bulan ketiga puluh.
Gambar 7. Respon Pembiayaan Sektor Kontruksi terhadap Guncangan Krisis
Guncangan  saham  (Gambar  7)  sebesar  1  standar  deviasi  pada  bulan  pertama belum  terlihat  adanya  perubahan  pembiayaan  sektor  kontruksi.  Hal  ini  disebabkan karena  pembiayaan  sektor  kontruksi  membutuhkan  waktu  untuk  merespon.  Memasuki bulan  kedua  mulai  terlihat  respon  negatif  dari  pembiayaan  sektor  kontruksi  walaupun masih  kecil  sebesar  -0.000916  persen  kemudian  terus  turun  hingga  bulan  keempat sebesar -0.002578 lalu mulai beranjak niak hingga mulai stabil ketika memasuki bulan kelima belas sampai dengan bulan ketiga puluh.

## H. Forecast Error Decomposition Variance (FEVD)
Pergerakan  setiap  variabel  akibat  terjadinya  suatu  guncangan  dapat  dilakukan dengan  mengkaji  peranan  setiap  guncangan  dalam  menjelaskan  pergerakan  variabel- variabel  yang  diteliti  melalui  analisis  dekomposisi variance .  Analisis  jangka  panjang pada penelitian ini menggunakan model VECM melalui simulasi dekomposisi variance . Hasil variance  decomposition pada  model  perbankan  syariah  di  Indonesia memperlihatkan bahwa dalam interval peramalan variance pembiayaan sektor kontruksi (KONS) sangat disebabkan oleh inovasi KONS itu sendiri.
-.0030 -.0025 -.0020 -.0015 -.0010 -.0005 .0000 5 10 15 20 25 30 Response of KOST to Cholesky One S.D. KRIS Innovation
Simulasi  yang  disajikan  pada  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  pada  periode pertama guncangan variabel dipengaruhi oleh guncangan pembiayaan syariah itu sendiri sebesar  100  persen,  sementara  variabel  lainnya  tidak  berpengaruh.  Kontribusi guncangan  variabel  lain  mulai  dirasakan  pada  periode  kedua  pengamatan  meskipun persentase  yang  mempengaruhi  sangat  kecil.  Hal  ini  dikarenakan  memerlukan  waktu untuk mempengaruhi aspek lainnya.
Guncangan  inflasi  memberikan  kontribusi  terbesar  dibandingkan  dengan variabel lainnya diperiode ini sebesar 1.31651 persen dan terus meningkat hingga akhir pengamatan.  Indeks  saham  berada  pada  posisi  kedua  pada  periode  ini  dan  sampai dengan  akhir  pengamatan  dengan  kontribusi  sebesar  0.276564  persen.  Kemudian disusul dengan nilai tukar dengan kontribusi sebesar 0.156451 persen, guncangan krisis sebesar  0.01021  persen  dan  terakhir  suku  bunga  sebesar  0.000727  persen.  Pengaruh guncangan  KONS  terhadap  dirinya  sendiri  semakin  menurun  seiring  dengan bertambahnya  waktu  dan  variabel  lainnya  memberikan  kontribusi  yang  relatif mengalami peningkatan.
Gambar 8. Variance Decomposition model perbankan syariah

## Kesimpulan
Hasil  pengujian  menggunakan vector  error  correction  model terdapat penyesuaian  dari  jangka  pendek  ke  jangka  panjang  atau  dengan  kata  lain  pembiayaan perbankan  syariah  pada  sektor  kontruksi  lebih  lambat  mencapai  kestabilan.  Namun, semua variabel yang diteliti pada jangka pendek tidak satu pun yang memiliki pengaruh signifikan.  Sedangkan  pada  jangka  panjang  variabel  INFL,  IHSG  dan  KRIS  memiliki pengaruh  signifikan.  Hasil  pengujian  menggunakan impulse  response  function menunjukkan  pembiayaan  perbankan  syariah  rata-rata  mencapai  kestabilan  ketika memasuki  periode  kelima  belas.  Suku  bunga  mulai  stabil  ketika  memasuki  periode kelima  belas.  Nilai  tukar  mulai  stabil  ketika  memasuki  periode  keempat  belas.  Inflasi mulai  stabil  ketika  memasuki  periode  keenam  belas.  Indeks  saham  mulai  stabil  ketika
94% 95% 96% 97% 98% 99% 100% 1 3 5 7 9  11  13  15  17  19  21  23  25  27  29 KRIS IHSG INFL EXCH BRTE KOST
memasuki periode kelima belas dan krisis mulai stabil ketika memasuki periode keenam belas.  Hasil  pengujian  menggunakan  forecast  error  variance  decomposition  secara umum  yang  memiliki  kontribusi  paling  besar  dalam  membentuk  keragaman  adalah variabel  pembiayaan  perbankan  syariah,  kemudian  inflasi,  indeks  saham,  nilai  tukar krisis dan yang paling kecil suku bunga.
Dari  hasil  penelitian,  sebaiknya  perbankan  syariah  mewaspadai  pergerakan inflasi,  harga  saham  dan  krisis  yang  memiliki  pengaruh  signifikan.  Variabel  tersebut perlu diawasi dengan seksama, karena pergerakannya akan berdampak pada kestabilan pembiayaan  sektor  kontruksi.  Terlihat  bahwa  pergerakan  variabel  tersebut  membuat pembiayaan sektor kontruksi mengalami kontraksi sampai periode kelima belas. Selain itu, variabel tersebut berkontribusi dalam mempengaruhi keragaman pembiayaan sektor kontruksi. Perbankan syariah perlu menyiapkan dana cadangan, dan membuat portofolio pembiayaan, agar dapat menyalurkan pembiyaan yang lebih efisien.

## Bibliography
Aluko,  O.,  &  Ajayi,  M.  A.  (2018).  Determinants  of  Banking  Sector  Development: Evidence from Sub-Saharan African countries. Borsa Istanbul Review , 18 (2), 122– 139. https://doi.org/10.1016/j.bir.2017.11.002
Arsana, I. (2005). Dasar-dasar Ekonometrika . Universitas Indonesia.
Aysun,  U.  (2016).  Bank  size  and  macroeconomic  shock  transmission:  Does  the  credit channel operate through large or small banks? Journal of International Money and Finance , 65 , 117–139. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2016.04.001
Binici,  M.,  &  Hutchison,  M.  (2018).  Do  Credit  Rating  Agencies  Provide  Valuable Information  in  Market  Evaluation  of  Sovereign  Default  Risk? Journal  of International Money and Finance , 85 , 58–75.
https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2018.04.001
Bodie,  Z.,  Kane,  A.,  &  Marcus,  A.  (2008). Essential  Of  Investments  7th  Edition .  The McGraw-Hill.
Chadwick,  M.  G.  (2018).  Effectiveness  of  monetary  and  macroprudential  shocks  on consumer credit growth and volatility in Turkey. Central Bank Review , 18 (2), 69– 83. https://doi.org/10.1016/j.cbrev.2018.03.001
Ellington,  M.  (2018).  Financial  Market  Illiquidity  Shocks  and  Macroeconomic Dynamics: Evidence from the UK. Journal of Banking and Finance , 89 , 225–236. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2018.02.013
Enders, W. (2004). Applied Econometrics Time Series . John Wiley & Sons Inc.
Firdaus, M. (2006). Analisis Deret Waktu Satu Ragam . IPB Press.
Gershon, O., Ezenwa, N. E., & Osabohien, R. (2019). Implications of Oil Price Shocks on Net oil-importing African Countries.
Heliyon , 5 (8), 1–12. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02208
Hernawati,  H.,  &  Puspasari,  O.  R.  (2018).  Pengaruh  Faktor  Makroekonomi  terhadap Pembiayaan Bermasalah. Journal of Islamic Finance and Accounting , 1 (1), 29–44. https://doi.org/10.22515/jifa.v1i1.1134
Hossain,  A.  A.  (2016).  Inflationary  Shocks  and  Real  Output  Growth  in  Nine  Muslim- majority  Countries:  Implications  for  Islamic  Banking  and  Finance. Journal  of Asian Economics , 45 , 56–73. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2016.06.004
Minetti,  R.,  &  Peng,  T.  (2018).  Credit  policies,  macroeconomic  stability  and  welfare: The  case  of  China. Journal  of  Comparative  Economics , 46 (1),  35–52. https://doi.org/10.1016/j.jce.2016.11.005
Montes,  G.  C.,  &  da  Cunha  Lima,  L.  L.  (2018).  Effects  of  fiscal  transparency  on inflation  and  inflation  expectations:  Empirical  evidence  from  developed  and developing  countries. Quarterly  Review  of  Economics  and  Finance , 70 ,  26–37. https://doi.org/10.1016/j.qref.2018.06.002
Mora,  N.  (2015).  Creditor  recovery:  The  macroeconomic  dependence  of  industry equilibrium. Journal of Financial Stability , 18 , 172–186.
https://doi.org/10.1016/j.jfs.2015.04.004
Nachrowi, N. D., & Usman, H. (2006). Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk  Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan .  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia.
Önder,  Z.,  &  Özyıldırım,  S.  (2019).  Foreign  banks  and  short-term  macroeconomic fluctuations:  Do  financial  development  and  regions  matter? Economic  Systems , 43 (1), 63–76. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2018.08.007
Rashid,  A.,  Hassan,  M.  K.,  &  Shah,  M.  A.  R.  (2020).  On  The  Role  of  Islamic  and Conventional  Banks  in  the  Monetary  Policy  Transmission  in  Malaysia:  Do  Size and  Liquidity  Matter? Research in International Business and Finance , 52 , 1–33. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2019.101123
Ratti, R. A., & Vespignani, J. L. (2016). Oil Prices and Global Factor Macroeconomic Variables. Energy Economics , 59 , 198–212. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.06.002
Stock, J. H., & Watson, M. W. (2001). Vector Auto Regressions. Journal of Economic Perspectives , 15 (4), 101–115.