Modul 13 (DEMAND ESTIMATION) REGRESI BERGANDA&EKSPONENSIAL

Presentasi berjudul: "Modul 13 (DEMAND ESTIMATION) REGRESI BERGANDA&EKSPONENSIAL"— Transcript presentasi:

1 Modul 13 (DEMAND ESTIMATION) REGRESI BERGANDA&EKSPONENSIAL
TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : 1. Mahasiswa dapat memahami metamorvosa regresi linier berganda menjadi fungsi eksponensial. 2. Mahasiswa dapat memahami penerapan regresi linier berganda dan fungsi eksponensial dalam ekonomi&bisnis. Daftar Isi : REGRESI BERGANDA&EKSPONENSIAL (DEMAND ESTIMATION) I. II. Demand Estimation By Regretion Analysis Kasus: Perhitungan of The Demand For Air Travel Over The Nort Atlantic. Kasus Latihan Mahasiswa 1 Kasus Latihan Mahasiswa 2 3 6 9 10 ‘13 Business Forecasting Dr Tjiptogoro Dinarjo Soehari MM 1 Pusat Bahan Ajar & E-learning Universitas Mercu Buana

2 dalam persamaan linier dengan persamaan double log
ln Qx = ln a + b1 ln Px + b2 ln I (13.4) dimana b1, dan b2 dalam persamaan merepresentasikan prosentase perubahan atau elastisitas rata-rata. Secara spesifik b1 adalah elastisitas harga dari demand EP, b2 elastisitas income dari deamnd (EI) untuk komoditas X. 1. 2. Testing The Econometric Results. Persamaan (13.3) Qx = a(Pxb1)(Ib2) EP = (δQx/δPx). (Px/Qx) maka (δQx/δPx) = b1{ a(Pxb1-1)Ib2} EP = [b1{ a(Pxb1-1)Ib2}].(Px/Qx) = [b1{ a(Pxb1-1)Ib2}].Px/ {a(Pxb1)(Ib2)} = [b1{a(Pxb1) Ib2}]/ {a(Pxb1)(Ib2)} = b (13.5) Dengan cara yang sama dapat dilakukan untuk EI EI = (δQx/δI). (I/Qx) maka (δQx/δI) = b2{ a(Pxb1)Ib2-1} EI = [b2{ a(Pxb1)Ib2-1}].(I/Qx) = [b2{ a(Pxb1)Ib2-1}].I/ {a(Pxb1)(Ib2)} = [b2{a(Pxb1) Ib2}]/ {a(Pxb1)(Ib2)} = b (13.6) Kasus: Perhitungan of The Demand For Air Travel Over The Nort Atlantic. J.M Cigliano menghitung demand untuk angkutan udara antara AS-Eropa dan antara Canada dan Eropa, antara tahun 1965 sd Pengujian dilakukan hanya untuk AS-Eropa namun ternyata hal serupa terjadi penerbangan Canada-Eropa. Persamaan regresi diperoleh sbb: ln Qt = 2,737 – 1,247 ln Pt + 1,905 ln GNPt (13.7) (-5,07) (7,286) 2 = 0,97 D-W = 1,83 ‘13 Business Forecasting Dr Tjiptogoro Dinarjo Soehari MM 3 Pusat Bahan Ajar & E-learning Universitas Mercu Buana

3 Tahun Suku bunga Inflasi Nilai Tukar 1 Tahun 1 II. Kasus.
Hubungan suku bunga, inflasi dan nilai tukar valas dengan data lihat Tabel 1.. 1. Analisis menggunakan minitab. Tabel 1. Suku bunga, Inflasi dan Nilai Tukar Valas Jika dalam Ln maka diperoleh Tabel 2. Tabel 1. Ln: Suku bunga, Inflasi dan Nilai Tukar Valas Tahun Pengamatan Suku bunga (%pertahun) Y Inflasi (%tahun) X1 Nilai Tukar (00Rp/USD) X2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20 21 19 15 17 18 25 26 77 80 22 23 24 57 82 90 100 Tahun Pengamatan Ln Y Ln X1 Ln X2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2,99573 3,04452 2,94444 2,70805 2,83321 2,89037 3,21888 3,25810 2,19722 2,30259 1,79176 2,39790 4,34381 4,38203 2,48491 3,09104 3,13549 3,17805 4,04305 4,40672 4,49981 4,60517 ‘13 Business Forecasting Dr Tjiptogoro Dinarjo Soehari MM 5 Pusat Bahan Ajar & E-learning Universitas Mercu Buana