Angelina Ika Rahutami Unika Soegijapranata Gasal 2011/2012

Yang dapat menggunakan Regressi hanya Fungsi Fungsi Y = f (X 1, X 2, …, X n ) Y: variabel dependen (DV; = 1) X i = variabel independen (IV; 1  X i  n) Misal ada 3 IV: Y = f (X 1, X 2, X 3,  )  : n – 3 ; ceteris paribus; residual (  = Y – ) ALAT ANALISIS REGRESI 2a.i.r/ekonometrika/2011

Syarat Fungsi 1.Persamaan 2.DV di kiri, IV di kanan 3.Tidak bisa ulang-alik 4.Hubungan tingkah laku; bukan hubungan pasti 5.Pengaruh IV terhadap DV harus ada landasan teori ekonominya Properti Fungsi oIoI ntercept; autonomous; konstanta oPoP arameter, koefisien, slope oAoA verage, Marginal, Elastisitas 3a.i.r/ekonometrika/2011

PROSEDUR ANALISIS REGRESI 1.Menetapkan Model Ekonomi Y = f (X 1, X 2, X 3, …,  ) 2.Menetapkan Hipotesa dan Menyusun Landasan Teori Hipotesa a.One tailH 0 :  i = 0 H A :  i > 0 atau  i < 0 b.Two tailH 0 :  i = 0 H A :  i  0 3.Mencari data A.Primair  Cross Section B.Secondair  Time Series 4.Membuat Scatter Plot 5.Memilih Model Regresi A.Linier B.Non-linier 7.Intepretasi hasil dan test diagnostik 6.Melakukan Regresi 4a.i.r/ekonometrika/2011

1.Menetapkan Model Ekonomi Menyusun sendiri o Penyusun bertanggungjawab pada kualitas ilmiah dari model tersebut (Spesifikasi Model) o Dasar Teori hubungan DV dan IV harus jelas Menggunakan model yang sudah ada o Bisa diambil dari artikel, jurnal, dll o Dilarang plagiat 5a.i.r/ekonometrika/2011

2. Menetapkan Hipotesa dan Menyusun Landasan Teori Dasar: Teori Ekonomi atau Kenyataan Ekonomi One-Tail: Jika Reasonable Sure hanya ada satu arah hubungan DV-IV Two-Tail:Jika Otherwise Jumlah hipotesa = jumlah IV + 1 6a.i.r/ekonometrika/2011

3. Mencari Data Data Cross Section. Minimal 100 Data Time Series. Minimal 15 Melengkapi data: Proksi, backcast, forecast, tetapi jangan intrapolasi. {Backcast: P t = (P t+1 /1+g) Forecast: P t+1 =P t (1+g) untuk time series} Jika tidak ada data: penelitian batal g = pertumbuhan rata-rata 7a.i.r/ekonometrika/2011

4. Membuat Scatter Plot dan Memilih Model Regresi DV IV DV IV (1) (2) Gambar (1): Lebih tepat menggunakan model regresi non-linier Gambar (2): Lebih tepat menggunakan model regresi linier Dari Scatter Plot dapat terdeteksi kebutuhan akan Dummy Independent Variable 8a.i.r/ekonometrika/2011

5. Pemilihan Model Regresi Linier dan Non Linier Ditentukan oleh Scatter Plot Diperkuat oleh perbandingan R 2 dan F-Statistik Jika ingin pasti, lihat Catatan 1 Pada Model Non Linier langsung diperoleh nilai elastisitas dari parameter regresi Pada Model Linier, elastisitas harus dihitung 9a.i.r/ekonometrika/2011

 Dari Command window: ◦ ketik LS IMPORTS C GDP ◦ ENTER  Dari menu utama: ◦ QUICK ◦ ESTIMATE EQUATION ◦ EQUATION SPECIFICATION ◦ Y C X1….(persamaan yg akan diestimasi) ◦ LS (metode estimasi) ◦ OK  Dari workfile, ◦ pilih variabel sesuai urutan dengan CTRL+KLIK, ◦ OPEN (klik kanan) ◦ AS EQUATION ◦ EQUATION SPECIFICATION ◦ Y C X1… (persamaan yang akan diestimasi) ◦ LS (metode estimasi) ◦ OK. 10a.i.r/ekonometrika/2011

CARA MEMBACA PARAMETER-PARAMETER DALAM REGRESI Jika Modelnya Linier: Y = A 0 + B 1 X 1 Arti A 0 : Jika X 1 tidak berpengaruh maka nilai Y adalah A 0 Arti B 1 : Jika X 1 naik satu satuan maka nilai Y naik B 1 satuan (jika bertanda +) Jika X 1 naik satu satuan maka nilai Y turun B 1 satuan (jika bertanda -) 11a.i.r/ekonometrika/2011

Jika Modelnya Non Linier: Y = A o X 1 B1 atau Ln Y = Ln A 0 + B 1 Ln X 1 Arti A 0 : Nilai A 0 diperoleh dengan mencari antilog dari Ln A 0 A 0 adalah nilai Y, jika X 1 tidak berpengaruh Arti B 1 : Jika X 1 naik satu persen maka Y akan naik B 1 persen (jika bertanda +) Jika X 1 naik satu persen maka Y akan turun B 1 persen (jika bertanda -) 12a.i.r/ekonometrika/2011

CARA MEMBACA NILAI-NILAI STATISTIK DALAM REGRESI Nilai t-statistik: Hipotesa satu arah Hipotesa positif H 0 = nol H a > nol Hipotesa negatif H 0 = nol H a < nol t-stat > t-tabel : H 0 ditolak t-stat < t-tabel : H 0 diterima t-stat < t-tabel : H 0 ditolak t-stat > t-tabel : H 0 diterima Hipotesa dua arah H 0 = 0 H a  0 |t-stat| >|t-tabel| : H 0 ditolak |t-stat| <|t-tabel| : H 0 diterima 13a.i.r/ekonometrika/2011

Nilai F-statistik: Jika nilai F-stat > F-tabel : Semua variabel independen memiliki joint impact terhadap variabel dependen Nilai R 2 : Jika R 2 = a artinya semua variabel independen yang ada dalam model dapat menerangkan (a*100) persen variasi dari variabel dependen 14a.i.r/ekonometrika/2011

Misal, R 2 = 0,852 n = 44 k = 6 (termasuk intercept) Modified R 2 = (1 – k / n ) R 2 = (1 – 6 / 44 ) (0,852) = 0,7358 R 2, Adjusted R 2, dan Modified R 2 Maka 15a.i.r/ekonometrika/2011