Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2011/2012 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Slides:



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

Ekonometrika Ilustrasi Permasalah Multiple Regression Dengan Software
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Optimal Test: The Neyman-Pearson Lemma
Ekonometrika Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Regresi Palsu (Spurious Regression), Ko-Integrasi, dan ECM
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Statistika Matematika I
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
EKONOMETRIKA TERAPAN (Pertemuan #3)
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Statistika Matematika 1
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
KONSEP DAN PENGUJIAN UNIT ROOT
Analisis Regresi Linier
Linear Programming (Pemrograman Linier) Program Studi Statistika Semester Ganjil 2013/2014 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Linear Programming (Pemrograman Linier) Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012/2013 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Sifat-Sifat Kebaikan Penduga
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Richard Matias A.muh.Awal Ridha s Alfiani Nur Islami
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
Ekonometrika Lanjutan
Ekonometrika Lanjutan
Pertemuan 11 Chow Test.
Restricted Least Squares & Omitted Test
Program Studi ekonomi pembangunan Semester Ganjil 2012
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Muchdie, Ir, MS, Ph.D. FE-Uhamka
Pemodelan Ekonometrika
Heterokedastisitas Model ARACH dan GARCH
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2011/2012
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
EKONOMETRIKA PANEL DATA
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribisnis Study of Programme Wiraraja University
Regresi linier satu variable Independent
Ekonomi Manajerial dalam Perekonomian Global
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Uji Kausalitas Granger
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
PENERAPAN PENURUNAN MODEL EKONOMETRIK DAN ANALISIS REGRESI
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Analisis Regresi.
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Model Linier untuk data kontinyu (lanjut)
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2014
Analisis Regresi Regresi Linear Sederhana
Transcript presentasi:

Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2011/2012 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Contoh Aplikasi Ramsey RESET test  Data kuartal dari 1985 kuartal 1 s/d 1994 kuartal 2  LCONS: pengeluaran konsumsi untuk makanan pada ₤ juta, harga tetap tahun 1992  LDISP: pendapatan yang siap dibelanjakan (bersih dari pajak) atau disposable income dalam ₤ juta, harga tetap tahun 1992

 Ingin diuji apakah model yang sebenarnya memang memuat unsur polinomial  Berdasarkan model awal: model linier

Model 1: OLS, using observations 1985:1-1994:2 (T = 38) Dependent variable: LCONS coefficient std. error t-ratio p-value const e-05 *** LDISP *** Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid S.E. of regression R-squared Adjusted R-squared F(1, 36) P-value(F) Log-likelihood Akaike criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn rho Durbin-Watson Log-likelihood for cons = RESET test for specification (squares only) -

Auxiliary regression for RESET specification test OLS, using observations 1985:1-1994:2 (T = 38) Dependent variable: LCONS coefficient std. error t-ratio p-value const e-05 *** LDISP e-05 *** yhat^ e-05 *** Test statistic: F = , with p-value = P(F(1,35) > ) = 4.41e-005 Cukup bukti untuk menolak hipotesis nol Cukup bukti bahwa model linier adalah model yang kurang tepat Akan lebih tepat menggunakan model polinomial

Dengan menggunakan suku kuadrat bagi Disposable Income Model 1: OLS, using observations 1985:1-1994:2 (T = 38) Dependent variable: LCONS coefficient std. error t-ratio p-value const e-05 *** LDISP e-05 *** sq_LDISP e-05 *** Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid S.E. of regression R-squared Adjusted R-squared F(2, 35) P-value(F) 2.18e-06 Log-likelihood Akaike criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn rho Durbin-Watson Log-likelihood for cons = R 2 yang lebih tinggi dari model sebelumnya

Transformasi Box Cox  Ingin memodelkan konsumsi sebagai fungsi dari pendapatan (data deret waktu)  Memilih model mana yang digunakan  Linier: Y = β 1 + β 2 X  Double log: ln Y = β 1 + β 2 ln X  Konsumsi dan income yang diketahui adalah konsumsi nominal dan income nominal  Keduanya disesuaikan terhadap faktor inflasi menggunakan rasio antara Consumer Price index Dasar (CPI Base) dan Consumer Price Index pada tahun tersebut (CPI t )

 Lihat excell  Manfaatkan sifat: