Transcript Pert-7 Pengujian Asumsi OLS Autolorelasi

Pengujian Asumsi OLS
Aurokorelasi
Muchdie, Ir, MS, Ph.D.
FE-Uhamka
Pokok Bahasan
 Sifat
dan Konsekuensi
Autokorelasi
 Deteksi Autokorelasi : Metode
Durbin-Watson, Metode Breusch-Godfrey
 Penyembuhan Autokorelasi :
Struktur Autokorelasi diketahui; Struktur
Autokorelasi tidak diketahui : Uji Diferensi
Tkt Pertama, Estimasi p, Metode HAC
 Lampiran-Lampiran
Sifat Autokorelasi
Autokorelasi dlm metode OLS : ada
korelasi antara satu variabel gangguan
dengan variabel gangguan lain.
 Pada data runtut waktu (time-series)
seringkali terjadi saling pengaruh antara
variabel independen. Jadi dara runtut
waktu mengandung autokrelasi.
Sedangkan data coss-section lebih
mengandung multikolinieritas.
 Autokorelasi bisa positif bisa juga negatif.

Akibat Autokorelasi
Akibatnya bagi estimator ? Masih linier,
masih tidak bias, tetapi tidak lagi
mempunyai varian yang minimum, TIDAK
lagi menjadi BEST.
 Karena Estimator hanya bersifat LUE,
maka :
◦ Standar Error TDK LAGI DIPERCAYA,
◦ Interval dan Uji hopotesis berdasarkan
Uji t dan Uji F juga tidak lagi dapat
DIPERCAYA.

Deteksi Autokorelasi
Metode Durbin-Watson (DW)
Hubungan antara variabel gangguan et
hanya tergantung dari variabel gangguan
sebelumnya et-1, disebut Model AR(1).
 p = (Σet et-1) /(Σet2)
 Jika p = 0 maka d = (2(1-p)) = 2 artinya
tidak ada korelasi antar variabel
gangguan, jika p = 1 maka d =0 ada
korelasi positif, dan jika p = -1, maka d =
4 terjadi korelasi negatif.
 Nilai d antara 0 – 4.

Deteksi Autokorelasi
Metode Durbin-Watson (DW) : CONTOH





Data impor diperoleh d = 1.39, dL =
0.94, dU = 1.29 , 4 – dU = 2.71 , 4 –
dL = 3.06
Karena d, terletak antara dU dan 4 – dU,
artinya tidak ada autokorelasi
Data ekspor diperoleh d = 2.17 , dL =
0.86, dU = 1.57 , 4-dL= 3.14 , 4-dU=
2.43
D
Karena d terletak antara dU dan 4 – dU,
artinya tidak ada autokorelasi.
Deteksi Autokorelasi
Metode Breusch-Godfrey
 Uji Autokorelasi DW mudah dilakukan karena
setiap software komputer menyediakannya.
 Kelemahan metode DW, tidak bisa dilakukan jika
variabel independen bersifat non-stokastik, uji
DW juga hanya berhubungan dengan AR(1), tdk
dengan model autoregresif yg lebih tinggi spt
AR(1), AR (3) dst..Juga, uji DW tidak dapat
dilakukan pada data moving-average dari
residual yang lebih tinggi.
 BreuschGodfrey mengembangkan Uji
Autokorelasi dengan Uji Lagrange Multiplier
Deteksi Autokorelasi
Metode Breusch-Godfrey : Prosedur
 Estimasi regresi menggunakan metode OLS,
dapatkan residualnya.
 Regresikan et dengan variabel independen-nya
dan lag dari gangguan et-1, et-2, et-p dst.
 Untuk sampel yang besar, model akan mengikuti
distribusi Chi-Square dengan df sebanyak p
 Nilai hitung Chi-square = (n-p)R2 jika > dari
nilai tabel : terjadi autokorelasi dan sebaliknya.
 Ada tidaknya autokorelasi juga bisa dilihat dari
nilai probabilitas Ch-Square.
Penyembuhan Autokorelasi
Jika p diketahui :
•
Penyembuhan autokorelasi dilakukan
dengan transformasi persamaan yang
dikenal sebagai Generalized Different
Equation.
Jika p tidak diketahui :
•
Penyembuhan autikorelasi dengan mudah
dilakukan menggunakan metode GLS
(Generalized Least Squares). Utk itu
perlu dilakukan estimasi thd nilai p.