Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Masalah Identifikasi. Tidak diidentifikasikan (Underidentified) Contoh: Model Permintaan dan penawaran fungsi permintaan Q t = α 0 + α 1 P t + u 1t fungsi.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Masalah Identifikasi. Tidak diidentifikasikan (Underidentified) Contoh: Model Permintaan dan penawaran fungsi permintaan Q t = α 0 + α 1 P t + u 1t fungsi."— Transcript presentasi:

1 Masalah Identifikasi

2 Tidak diidentifikasikan (Underidentified) Contoh: Model Permintaan dan penawaran fungsi permintaan Q t = α 0 + α 1 P t + u 1t fungsi penawaran Q t = α 0 + β 1 P t + u 2t Dengan kondisi keseimbangan α 0 + α 1 P t + u 1t =  0 + β 1 P t + u 2t

3

4

5 Model permintaan dan penawaran memiliki 4 koefisien struktural yaitu  0,  1,  0 dan  1, tetapi tidak ada cara yang unik untuk menaksirnya karena koefisien reduksi hanya terdiri dari 2 yaitu H 0 dan H 1 sedangkan koefisien struktural ada 4

6 Identifikasi tepat

7

8

9

10

11

12

13 Terdapat 6 koefisien struktural yaitu  0,  1,  2,  0,  1, dan  2 dan 6 koefisien reduced form yaitu H 0, H 1, H 2, H 3, H 4 dan H 5 sehingga kita bisa menduga nilai koefisein struktural

14 Terlalu diidentifikasi

15

16

17 Aturan untuk Identifikasi Notasi : M = banyaknya variabel endogen dalam model m = banyaknya variabel endogen dalam suatu persamaan K = banyaknya variabel yang ditetapkan lebih dulu dalam model k = banyaknya variabel yang ditetapkaan lebih dulu dalam suatu persamaan tertentu

18 Kondisi Derajat dari Identifikasi Suatu kondisi yang perlu dari identifikasi adalah sebagai berikut: Dalam suatu model M persamaan simultan, agar suatu persamaan diidentifikasikan, persamaan tadi harus tidak memasukkan sekurang – kurangnya M – 1 variabel(endogen maupun variabel yang ditetapkan lebih dahulu) yang muncul dalam model. Jika persamaan tadi tidak memasukkan tepat M – 1 variabel, persamaan tadi disebut tepat diidentifikasi. Jika persamaan tadi tidak memasukkan lebih dari M – 1 variabel, persamaan tadi terlalu diidentifikasi

19 Definisi lain: Dalam suatu model dari M persamaan simultan, agar suatu persamaan diidentifikasikan, banyaknya variabel yang ditetapkan lebih dulu yang dikeluarkan dari persamaan harus tidak kurang dari banyaknya variabel endogen yang dimasukkan dalam persamaan kurang satu; yaitu K - k ≥ m – 1 Jika K – k = m – 1, persamaan tadi tepat diidentifikasi Jika K – k > m – 1, persamaan tadi terlalu diidentifikasi

20 Contoh 1. fungsi permintaan Q t = α 0 + α 1 P t + u 1t fungsi penawaran Q t = α 0 + β 1 P t + u 2t Mempunyai dua variabel endogen dan tidak ada variabel predetermined. Supaya diidentifikasi, persamaan harus tidak memasukkan sekurang – kurangnya M – 1 = 1 variabel => Tidak ada persamaan yang diidentifikasi

21

22

23

24 Rank Conditions Identifikasi melalui order condition hanya merupakan prasyarat dasar tetapi belum merupakan prasyarat cukup (sufficient condition). Melalui metode rank condition bisa memenuhi kedua prasyarat identifikasi persamaan simultan Istilah rank berasal dari terminology di dalam matrik. Rank dari matrik merujuk kepada square submatrix order paling besar yang mempunyai determinan tidak sama dengan nol. Square matrix adalah matrik yang mempunyai jumlah kolom dan baris yang sama.

25 Kondisi tingkat identifikasi(Rank Condition of Identification) Dalam suatu model M persamaan dalam M variabel endogen, suatu persamaan diidentifikasikan jika dan hanya jika sekurang – kurangnya satu penentu tidak nol dari ordo (M- 1)(M-1) dapat dibentuk dari koefisien variabel (baik endogen dan predetermined) yang tidak dimasukkan dari persamaan tertentu tadi tetapi dimasukkan dalam persamaan lain dari model

26 Ilustrasi Misalnya ada persamaan simultan sebagai berikut : Y 1t =  10 +  12 Y 2t +  13 Y 3t +β 11 X 1t +e 1t (1) Y 2t =  20 +  23 Y 3t +β 21 X 1t +β 22 X 2t +e 2t (2) Y 3t =  30 +  31 Y 1t +β 31 X 1t + β 21 X 2t + e 3t (3) Y 4t =  40 +  41 Y 1t +  42 Y 2t + β 43 X 3t + e 4t (4) Dimana Y adalah variabel endogen dan X adalah variabel eksogen(predetermined). Jika persamaan (1) – (4) dimanipulasi dengan cara memindahkan semua variabel di sisi kanan persamaan kecuali variabel gangguan e ke sebelah kiri maka akan menghasilkan sebuah sistem yang terlihat pada tabel 1 berikut

27 Persa maan koefisien 1Y1Y1 Y2Y2 Y3Y3 Y4Y4 X1X1 X2X2 X3X3 1 -   12 -  β   β 21 β  30 -  β 31 Β  40 -  41 -   43

28 Untuk mengetahui apakah persamaan 1 teridentifikasi atau tidak maka harus mencari matrks order 3x3 dari koefisien yang tidak ada dalam persamaan 1 tetapi ada di persamaan yang lain dan kemudian dicari determinannya.matriks tersebut adalah sebagai berikut: 0 -β 21 0 A =0 - β β 41 Determinan matriks A ini adalah 0, yang artinya tidak memenuhi rank condition sehingga persamaan ini tidak teridentifikasi Suatu persamaan dalam model persamaan simultan yang mempunyai M persamaan dikatakan identified, sekurang-kurangnya mempunyai satu determinan berdimensi (M-1) yang tidak sama dengan nol.

29 Prinsip Umum Identifikasi 1.Jika K – k > m – 1 dan rank dari matriks A adalah M – 1, persamaan tsb terlalu diidentifikasi 2.Jika K – k = m – 1 dan rank dari matriks A adalah M – 1, persamaan tsb tepat diidentifikasi 3.Jika K – k ≥ m – 1 dan rank matriks A adalah kurang dari M – 1, persamaan tsb kurang diidentifikasi 4.Jika K – k < m – 1, persamaan tsb tidak diidentifikasi. Tingkat dari matriks A dalam kasus ini akan kurang dari M – 1.


Download ppt "Masalah Identifikasi. Tidak diidentifikasikan (Underidentified) Contoh: Model Permintaan dan penawaran fungsi permintaan Q t = α 0 + α 1 P t + u 1t fungsi."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google