Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen"— 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 Pengantar 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: 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 © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

5 Model Umum Regresi Data Panel
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 Yit = peubah tak bebas unit individu ke-i dan unit waktu ke-t Xit = peubah bebas untuk unit individu ke-i dan unit waktu ke-t © Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu

6 Pendekatan dalam Regresi Data Panel
Estimasi regresi data panel tergantung asumsi intersep, slope dan sisaan uit 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 Model Regresi Data Panel
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 Prosedur Eviews untuk Regresi data Panel
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 Prosedur Eviews untuk Pemilihan Model
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"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google