Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
Diterbitkan olehAmirul Dewa Telah diubah "9 tahun yang lalu
1
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
2
Aplikasi permasalahan dengan Autokorelasi 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 LPRICE: indeks relatif harga makanan (pada thn 1992 = 100) Ingin dibentuk model: Terdapat indikasi bahwa galat pada kuartal tertentu dipengaruhi oleh galat pada kuartal sebelumnya.
3
Dilakukan pendugaan model Diperoleh penduga galat
4
Model 1: OLS, using observations 1985:1-1994:2 (T = 38) Dependent variable: LCONS coefficient std. error t-ratio p-value ------------------------------------------------------- const 2,48543 0,788349 3,153 0,0033 *** LDISP 0,529285 0,292327 1,811 0,0788 * LPRICE -0,0640289 0,146506 -0,4370 0,6648 Mean dependent var 4,609274 S.D. dependent var 0,051415 Sum squared resid 0,074882 S.E. of regression 0,046255 R-squared 0,234408 Adjusted R-squared 0,190660 F(2, 35) 5,358118 P-value(F) 0,009332 Log-likelihood 64,43946 Akaike criterion -122,8789 Schwarz criterion -117,9662 Hannan-Quinn -121,1310 rho 0,799544 Durbin-Watson 0,370186 Log-likelihood for cons = -110,713 Karena ada indikasi autokorelasi, hasil pengujian kurang valid, walaupun secara teori hubungan yang diperoleh benar
5
Analisis grafis terhadap galat: Pola Galat berdasarkan waktu -Bentuk siklus - Nilai (+) diikuti nilai (+) atau nilai (-) diikuti nilai (-) - Indikasi adanya autokorelasi (+)
6
Analisis grafis terhadap galat: Diagram pencar antara u t dan u t -1 -Korelasi (+) -Penduga ρ = 0.799
7
Durbin-Watson statistic = 0,370186 p-value = 1,79769e+308 0.371.176 1.388 2.6122.824
8
Breusch Godfrey LM test Breusch-Godfrey test for first-order autocorrelation OLS, using observations 1985:1-1994:2 (T = 38) Dependent variable: uhat coefficient std. error t-ratio p-value -------------------------------------------------------- const -0,585980 0,505065 -1,160 0,2540 LDISP 0,245740 0,187940 1,308 0,1998 LPRICE -0,116819 0,0940388 -1,242 0,2226 uhat_1 0,828094 0,113241 7,313 1,80e-08 *** Unadjusted R-squared = 0,611316 Test statistic: LMF = 53,474681, with p-value = P(F(1,34) > 53,4747) = 1,8e-008 Alternative statistic: TR^2 = 23,230012, with p-value = P(Chi-square(1) > 23,23) = 1,44e-006 Ljung-Box Q' = 22,388, with p-value = P(Chi-square(1) > 22,388) = 2,23e-006
9
Untuk mengatasi autokorelasi Dengan asumsi ρ diketahui bernilai 0.79 Dilakukan transformasi terhadap setiap peubah (lihat slide kuliah sebelumnya)
10
Output Berdasarkan Variabel yang ditransformasi Model 1: OLS, using observations 1985:1-1994:2 (T = 38) Dependent variable: LCONSSTAR coefficient std. error t-ratio p-value ---------------------------------------------------------- Beta1Star 2.07530 0.833071 2.491 0.0176 ** LDISPSTAR 1.19925 0.231332 5.184 9.19e-06 *** LPRICESTAR -0.642158 0.100061 -6.418 2.18e-07 *** Mean dependent var 0.977251 S.D. dependent var 0.302557 Sum squared resid 0.013405 S.E. of regression 0.019571 R-squared 0.999662 Adjusted R-squared 0.999643 F(3, 35) 34520.25 P-value(F) 8.62e-61 Log-likelihood 97.12460 Akaike criterion -188.2492 Schwarz criterion -183.3364 Hannan-Quinn -186.5013 rho 0.521194 Durbin-Watson 0.957430 Masih ada indikasi autokorelasi: kurang tepatnya penduga ρ yang digunakan
11
Untuk Mengatasi Autokorelasi Karena tidak mudah menentukan ρ yang tepat, digunakan metode iterative Cohran - Orcutt
12
Performing iterative calculation of rho... ITER RHO ESS 1 0,79954 0,0133632 2 0,97044 0,00362232 3 0,97087 0,00362232 Model 3: Cochrane-Orcutt, using observations 1985:2-1994:2 (T = 37) Dependent variable: LCONS coefficient std. error t-ratio p-value ---------------------------------------------------------- const 9,76087 1,05182 9,280 7,63e-011 *** LDISP -0,188101 0,215200 -0,8741 0,3882 LPRICE -0,853863 0,0553046 -15,44 6,28e-017 *** Statistics based on the rho-differenced data: Mean dependent var 4,608665 S.D. dependent var 0,051985 Sum squared resid 0,003620 S.E. of regression 0,010319 R-squared 0,963895 Adjusted R-squared 0,961771 F(2, 34) 120,3161 P-value(F) 3,77e-16 rho -0,136188 Durbin-Watson 2,246817
13
Hasil menunjukkan bahwa masalah autokorelasi sudah terselesaikan Hasil uji menjadi valid Hanya harga makanan (LPRICE) yang mempengaruhi konsumsi (LCONS) secara negatif Pendapatan siap dibelanjakan (LDISP) tidak mempengaruhi konsumsi (LCONS)
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.