Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc."— Transcript presentasi:

1 Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

2 Model Regresi Non Linier  Konteksnya: Intrinsically non linier models  Dengan transformasi apapun tidak dapat membuat model menjadi linier dalam parameter. Model reciprocal Model semilogarithmic Model inverse semilogarithmic Model double logarithmic Model logarithmic reciprocal Semuanya masih intrinsically linier

3 Intrinsically linier Menjadi linier dengan transformasi ln Dengan transformasi ln dan trik: Intrinsically linier: model regresi logistik

4 Contoh: Fungsi Produksi Cobb Douglas 1  Y = output  X 1 = input tenaga kerja  X 2 = input modal  Dengan transformasi ln, model menjadi linier: intrinsically linier

5 Contoh: Fungsi Produksi Cobb Douglas 2  Dengan peubah yang sama  Unsur galat bersifat multiplikatif bersama-sama peubah yang lain  Dengan transformasi ln, model menjadi linier: intrinsically linier

6 Contoh: Fungsi Produksi Constant Elasticity of Substitution (CES)  Apapun bentuk galat dan hubungannnya dengan peubah yang lain, model tidak dapat dibuat linier dalam parameter  Intrinsically non linier model  Y = output  A = parameter skala  K = input modal  δ = parameter distribusi, 0< δ <1  β = parameter substitusi, β ≥-1

7 Pendugaan Parameter Model Non Linier  Tetap dengan prinsip meminimumkan jumlah kuadrat galat  Masalah: tidak dapat diperoleh solusi secara analitik untuk persamaan normal  Solusi diperoleh secara iteratif dengan menggunakan metode numerik  Steepest descent  Newton Rhapson

8 Jumlah kuadrat galat pada model non linier  Contoh: exponential regression model  Untuk mengukur pertumbuhan GDP atau supply uang  Jumlah kuadrat galat:

9 Pendugaan Parameter dengan fungsi Non Linier Least Square  Pada eviews atau Gretl terdapat dialog box untuk mengetikkan perintah Non Linier Least Square (NLS)  Dibutuhkan definisi nilai awal parameter yang digunakan  Definisi fungsi  Turunan pertama dari masing-masing parameter

10 Contoh Fee vs Asset  Fees = uang yang harus dibayarkan untuk menyewa jasa penasehat untuk me-manage asset  Asset = nilai asset perusahaan  Perusahaan dengan nilai asset besar tidak terlalu membutuhkan jasa penasehat.

11 Contoh Dialog Box NLS pada Gretl  Untuk menduga parameter dari model berikut: Definisi dari nilai awal parameter Definisi dari fungsi Turunan pertama dari masing-masing parameter

12 Pendugaan Parameter dengan fungsi Non Linier Least Square  Model 3: NLS, using observations 1-12  Fee = beta1*exp(beta2*Asset)  estimate std. error t-ratio p-value   beta e-015 ***  beta e-07 ***  Mean dependent var S.D. dependent var  Sum squared resid S.E. of regression  R-squared Adjusted R-squared  Log-likelihood Akaike criterion  Schwarz criterion Hannan-Quinn

13 Perlu diperhatikan dalam NLS  Hasil pengujian, t, F hanya berlaku valid jika ukuran sampel cukup besar  R 2 tidak valid jika ukuran sampel kecil  Walaupun galat menyebar normal, untuk ukuran sampel kecil penduga NLS tidak menyebar normal, tidak bias dan tidak mempunyai ragam kecil.  Hasil pengujian di output sebelumnya berlaku secara asimptotik jika sampel berukuran besar.


Download ppt "Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google