bab x. regresi data panel
Download
Report
Transcript bab x. regresi data panel
(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen
Institut Pertanian Bogor)
Lektor pada Fakultas Ekonomi Universitas Jambi
© Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika
Deret Waktu
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
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:
Dapat mengontrol unobserved heterogeneity
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
© Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu
Model Umum:
Y it X ' it u it
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
Yit
Xit
=koefisien slope dengan dimensi K x 1, dimana K adalah
banyaknya peubah bebas
= peubah tak bebas unit individu ke-i dan unit waktu ke-t
= peubah bebas untuk unit individu ke-i dan unit waktu ke-t
© Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu
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
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
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
Estimasi dengan Metode PLS. Klik Estimate
•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.
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
© Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu
Uji Chow untuk memilih antara model PLS dengan FEM
Dalam posisi setelah mengestimasi model FEM, klik View.
Klik Fixed/Random Effect Testing > Redundant Fixed
Effects – Likelihood Ratio
Uji Hausman untuk memilih antara model FEM dengan REM
Dalam posisi setelah mengestimasi model REM, klik View.
klik Fixed/Random Effect Testing > Correlated
Random Effects – Hausman Test
© Bambang Juanda & Junaidi: Ekonometrika Deret Waktu