Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor) Lektor pada Fakultas Ekonomi Universitas Jambi © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor) Lektor pada Fakultas Ekonomi Universitas Jambi © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika."— Transcript presentasi:

1 (Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor) Lektor pada Fakultas Ekonomi Universitas Jambi © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

2 Setelah mengikuti pembahasan bab inipembaca diharapkan dapat:  Memahami pengertian data panel dan keuntungan-keuntungan penggunaan data panel dibandingkan data deret waktu ( time series ) ataupun kerat lintang ( cross-section )  Memahami pendekatan-pendekatan dalam regresi data panel dan pemilihan pendekatan/model terbaik  Memahami prosedur Eviews untuk analisis regresi data panel  Menginterpretasikan output program Eviews © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

3  Penggabungan data deret waktu dengan kerat silang disebut dengan data panel.  Diperoleh gambaran tentang perilaku beberapa objek tersebut selama beberapa periode waktu.  Nama lain data panel: Pooled data, longitudinal data, event history analysis, ataupun cohort analysis  Keuntungan menggunakan data panel:  Dapat mengontrol unobserved heterogeneity  Memberikan data yang lebih informatif, lebih bervariasi, mengurangi kolinearitas antarpeubah, memperbesar derajat kebebasan, dan lebih efisien.  Dapat dipelajari suatu bentuk perubahan yang dinamis.  Dapat mendeteksi dan mengukur efek suatu peubah pada peubah lainnya dengan lebih baik  Dapat digunakan untuk mempelajari model prilaku ( behavioral model ) yang lebih kompleks © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

4

5  Model Umum: dimana: i = 1, 2, …, N, menunjukkan rumah tangga, individu, perusahaan dan lainnya (dimensi data silang) t = 1, 2, …, T, menunjukkan dimensi deret waktu α = koefisien intersep yang merupakan skalar β =koefisien slope dengan dimensi K x 1, dimana K adalah banyaknya peubah bebas Y it = peubah tak bebas unit individu ke-i dan unit waktu ke-t X it = peubah bebas untuk unit individu ke-i dan unit waktu ke-t © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

6  Estimasi regresi data panel tergantung asumsi intersep, slope dan sisaan u it  Terdapat beberapa kemungkinan :  Intersep dan slope adalah konstan menurut waktu dan individu sedangkan sisaan berbeda antar waktu dan individu  Slope tetap tetapi intersep berbeda antar individu  Slope tetap tetapi intersep berbeda antar individu antar waktu  Semua koefisien (slope dan intersep) berbeda antar individu  Semua koefisien berbeda antar individu dan antar waktu  Berdasarkan variasi-variasi asumsi tsb, terdapat tiga pendekatan perhitungan model regresi data panel yaitu: 1. Metode Common-Constant ( The Pooled OLS Method=PLS ) 2. Metode Fixed Effect (FEM) 3. Metode Random Effect (REM) © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

7 Metode Common-Constant (Pooled Ordinary Least Square = PLS)  Menggunakan metode OLS biasa.  Diasumsikan setiap unit individu memiliki intersep dan slope yang sama (tidak ada perbedaan pada dimensi kerat waktu).  Regresi panel data yang dihasilkan berlaku untuk setiap individu. Metode Fixed Effect (Fixed Effect Model=FEM)  Intersep dibedakan antar individu.  Dalam membedakan intersepnya dapat digunakan peubah dummy,.  Metode ini dikenal dgn model Least Square Dummy Variable (LSDV). Metode Random Effect (Random Effect Model=REM)  Intersep tidak dianggap konstan, namun dianggap sebagai peubah random dengan suatu nilai rata-rata  Metode random dikenal dgn sebutan Error Components Model (ECM) © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

8  Pemilihan antara Model PLS dengan FEM Menggunakan Uji Chow atau Likelihood Test Ratio.  Pemilihan antara PLS dengan REM Menggunakan uji Lagrange Multiplier (LM).  Pemilihan antara Model FEM dengan REM Menggunakan uji Hausman © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

9  Estimasi dengan Metode PLS. Klik Estimate  Estimasi dengan Metode FEM. Sama dengan metode PLS tetapi dengan mengganti pilihan pada kotak Cross-section (yang tadi nya none) dengan Fixed.  Estimasi dengan Metode REM Sama dengan metode PLS tetapi dengan mengganti pilihan pada kotak Cross-section dengan Random • dependent variable misalnya isikan dta? Sebagai peubah tak bebasnya. • Common coeficients: misalnya isikan c size? tang? growth? prof? risk? sebagai peubah bebasnya. • Perhatikan bahwa untuk setiap nama peubah diakhiri dengan tanda tanya (?) kecuali untuk c (konstanta) yang menunjukkan analisis dilakukan untuk seluruh data individu. © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

10 Uji Chow untuk memilih antara model PLS dengan FEM  Dalam posisi setelah mengestimasi model FEM, klik View. Uji Hausman untuk memilih antara model FEM dengan REM  Dalam posisi setelah mengestimasi model REM, klik View. Klik Fixed/Random Effect Testing > Redundant Fixed Effects – Likelihood Ratio klik Fixed/Random Effect Testing > Correlated Random Effects – Hausman Test © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu


Download ppt "(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor) Lektor pada Fakultas Ekonomi Universitas Jambi © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google