Restricted Least Squares & Omitted Test

Presentasi berjudul: "Restricted Least Squares & Omitted Test"— Transcript presentasi:

1 Restricted Least Squares & Omitted Test
Pertemuan 10 Restricted Least Squares & Omitted Test

2 Restricted Least Squares
Restricted Least Squares adalah alat untuk menguji apakah salah satu atau beberapa variabel dalam regresi dapat dihilangkan. Restricted Least Squares dapat juga sebagai alat menguji apakah suatu syarat tertentu dalam model restricted regresi dapat dipenuhi oleh unrestricted model

3 Restricted Least Squares
Pengujian yang dapat dilakukan dengan menggunakan uji F atau dengan menggunakan Walt test. Menggunakan Rumus F Fh = ( R2UR – R2R ) /m (1-R2UR)/(n-k) F tabel ( α 5 %, df(n-k,m))

4 Restricted Least Squares
Dimana: m= jumlah variabel yang dihilangkan N = jumlah observasi K = jumlah parameter

5 Restricted Least Squares
Contoh: Sebuah penelitian ingin mengetahui MD (money Demand) dipengaruhi oleh IR (Interst Rate) dan GDP (Gross Domestic Product), data dari tahun data berbentuk kuartalan.

6 Output Unrestricted Model
MD = α + b1IR + b2GDP + e Dependent Variable: MD Method: Least Squares Date: 05/12/10 Time: 10:31 Sample: 1998:1 2001:4 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. IR GDP C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid 8.12E Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

7 Output restricted Model
MD = α + b0IR + e Dependent Variable: MD Method: Least Squares Date: 05/12/10 Time: 10:34 Sample: 1998:1 2001:4 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. IR C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid 2.73E Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

8 Restricted Least Squares
Cara Membaca hasil Uji F: Ho = Variabel yang akan dihilangkan dapat dihapuskan dari model regresi Ha =Variabel yang akan dihilangkan tidak dapat dihapuskan Ketentuan: Jika Probalibitas F hitung > F tabel ( Signifikan), tolak Ho terima Ha maka variabel yang akan dihapus tidak dapat dihapus/dihilangkan dari model regresi Jika Probalibitas F hitung < F tabel ( Tidak Signifikan), terima Ho tolak Ha maka variabel yang akan dihapus dapat dihapus/dihilangkan dari model regresi

9 Perhitungan F test Fh = ( R2UR – R2R ) /m (1-R2UR)/(n-k)
= /1 ( ) / ( 16-3 ) = F (tabel = (α 5 %, df ( 16-3,1)) = 4,67

10 Perhitungan F test F hitung ( 30.63385 ) > F tabel (4,67 )
Kesimpulan: Signifikan, jadi variabel GDP tidak dapat dihilangkan dari model regresi

11 Restricted Least Squares
Menggunakan Walt test Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(3)=0 F-statistic Probability Chi-square Probability

12 Restricted Least Squares
Cara Membaca hasil Walt test: Ho = Variabel yang akan dihilangkan dapat dihapuskan dari model regresi Ha =Variabel yang akan dihilangkan tidak dapat dihapuskan Ketentuan: Jika Probalibitas F Statistic < 0.05 ( Signifikan), tolak Ho terima Ha, maka variabel yang akan dihapus tidak dapat dihapus/dihilangkan dari model regresi Jika Probalibitas F Statistic > 0.05 ( Tidak Signifikan),terima Ho tolak Ha maka variabel yang akan dihapus dapat dihapus/dihilangkan dari model regresi

13 Restricted Least Squares
Probabilita F statistic = 0, < 0.05 (5%)  signifikan Jadi Variabel GDP tidak dapat dihilangkan dari model regresi.

14 Omitted Test Omitted Test adalah alat untuk menguji apakah variabel baru dapat dimasukkan/ ditambahkan dalam model Pengujian yang dapat dilakukan dengan menggunakan uji F atau dengan menggunakan omitted test

15 Omitted Test Menggunakan Uji F (Rumus) Fh = ( R2new – R2old ) / m
(1-R2new)/(n-k) F tabel ( α 5 %, m df(n-k) Keterangan: m= jumlah variabel yang dimasukkan/ditambahkan N = jumlah observasi K = jumlah parameter

16 Omitted Test Contoh: Sebuah penelitian ingin mengetahui MD (money Demand) dipengaruhi oleh IR (Interst Rate) dan GDP (Gross Domestic Product), data dari tahun data berbentuk kuartalan.

17 Output Old Model MD = α + b0GDP + e Dependent Variable: MD
Method: Least Squares Date: 05/12/10 Time: 11:34 Sample: 1998:1 2001:4 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid 1.35E Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

18 Output new Model MD = α + b1IR +b2GDP + e Dependent Variable: MD
Method: Least Squares Date: 05/12/10 Time: 11:38 Sample: 1998:1 2001:4 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. IR GDP C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid 8.12E Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

19 Omitted Test Cara Membaca hasil uji F: Hipotesis:
Ho = Variabel baru masuk tidak dapat ditambahkan kedalam model regresi Ha =Variabel baru masuk dapat ditambahkan kedalam model regresi Ketentuan: Jika Probalibitas F Hitung > F Tabel ( Signifikan), tolak Ho terima Ha, maka variabel yang akan ditambahkan dapat ditambahkan/dimasukkan kedalam model regresi Jika Probalibitas F Hitung < F Tabel ( Tidak Signifikan), terima Ho tolak Ha, maka variabel yang akan ditambahkan tidak dapat dimasukkan / ditambahkan kedalam model regresi

20 Omitted Test Fh = ( R2new – R2old ) / m (1-R2new)/(n-k)
/1 ( ) / ( 16-3 ) = F tabel ( α 5 %, m df(n-k) F (tabel = (α 5 %, 1 df ( 16-3) = 4,67

21 Perhitungan F test F hitung ( 8.567619 ) > F tabel (4,67 )
Kesimpulan: Signifikan, jadi variabel IR dapat dimasukkan kedalam model regresi

22 Omitted test Menggunakan Omitted test Omitted Variables: IR
F-statistic Probability Log likelihood ratio Probability Test Equation: Dependent Variable: MD Method: Least Squares Date: 05/12/10 Time: 11:55 Sample: 1998:1 2001:4 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP C IR R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid 8.12E Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

23 Omitted Test Cara Membaca hasil Omitted test: Hipotesis:
Ho = Variabel baru masuk tidak dapat ditambahkan kedalam model regresi Ha =Variabel baru masuk dapat ditambahkan kedalam model regresi Ketentuan: Jika Probalibitas F Statistic < 0.05 ( Signifikan), Tolak Ho terima Ha maka variabel yang akan ditambahkan dapat ditambahkan/dimasukkan kedalam model regresi Jika Probalibitas F Statistic > 0.05 ( Tidak Signifikan),Terima Ho tolak Ha, maka variabel yang akan ditambahkan tidak dapat dimasukkan/ditambahkan kedalam model regresi

24 Restricted Least Squares
Probabilita F statistic = < 0.05 (5%)  signifikan Jadi Variabel IR dapat dimasukkan/ditambahkan kedalam model regresi.