PANEL DATA WITH EVIEWS - · PDF fileuntuk panel supaya hasil spss dan eviews konsisten maka...

LOGOwww.wernermurhadi.wordpress.com

Dr. Werner R. Murhadi

PANEL DATA

WITH EVIEWS

LOGOwww.themegallery.com

Data Panel merupakan kombinasi Time series dan cross section

Data panel mampu menurunkan masalah omitted variables (model

yang mengabaikan variabel yang relevan).

Ada 3 metode yg dpt dipakai untuk data panel:

1. Pooled Least Square (PLS), estimasi data panel dg memakai

OLS. Biasa juga disebuat common effect.

2. Fixed Effect (FE) dg menambahkan model dummy pada data.

3. Random Effect (RE), memperhitungkan error dr data panel dg

metode LS.

www.wernermurhadi.wordpress.com


Pendekatan PLS scr sederhana menggabungkan (pooled) seluruh

data time series dan cross section.

Pendekatan FE memperhitungkan kemungkinan bahwa peneliti

menghadapi masalah omitted variables, yg mungkin membawa

perubahan pada intercept time series atau cross section. Model ini

menambahkan dummy untuk mengijinkan adanya perubahan

intercept ini.

Pendekatan RE memperbaiki efisiensi proses LS dg

memperhitungkan error dari cross section dan time series.


Model PLS

Model FE

Model RE


Uji digunakan untuk menentukan apakah model PLS atau FE

m = jumlah restricted variable

n = jumlah sampel

k = jumlah variabel bebas

Hipotesis:

Ho = model PLS

H1 = Model Fixed Effect

Bila F hitung > F tabel, kita tolak Ho

Pemilihan Model Data Panel


Uji Hausman untuk menentukan apakah model FE atau RE

Rumus untuk mendapatkan nilai chisquare uji hasuman:

Matrix b_diff = b_fixed – b_random

matrix var_diff = cov_fixed – cov_random

matrix qform = @ transpose(b_diff)*@inverse(var_diff)*b_diff

Hipotesis:

Ho: RE, sedangkan H1 = FE

Bila chi square hitung > chi square tabel, dan p-value signifikan,

maka Ho ditolak (H1 diterima FE lebih tepat!)


Input Data menggunakan Excel

Untuk panel SUPAYA HASIL SPSS DAN EVIEWS KONSISTEN MAKA

NAMA PERUSHAAN DIIKUTI TAHUN.

BUKAN TAHUN DIIKUTI NAMA PERUSAHAAN


Contoh :data test


Untuk melakukan pengujian

regresi, pertama klik dan blok

seluruh variabel yang ingin diuji


Pada bagian equation specification nantinya akan

berisikans eluruhvariabel yang telah diblok beserta

interceptnya (c). Kemudian susun variabel yang muncul

pada bagian tersebut dengan aturan variabel

dependennya dibagian pertama kemudian c diikuti

dengan varibel independen


Untuk menyimpan hasil uji, klik Name

kemudian masukan nama yang diinginkan.

Uji yang baru saja dilakukan menggunakan

model common effect. Untuk mengganti

model menjadi fixed effect ataupun random

effect dapat dilakukan dengan cara sama

seperti uji model common effect yang

diawali dengan blok kemudianopen as

equation, hanya saja pada window

equation estimation, klik panel option

kemudian pada bagian effect specification

cross section pilih fixed untuk fixed effect

dan random untuk random effect.


Mengubah ke Fixed effect. Klik

estimate.


klik panel option kemudian pada

bagian effect specification cross

section pilih fixed untuk fixed effect

dan random untuk random effect.


Output Fixed effect


Untuk melakukan uji chow pastikan

pengujian dilakukan dalam model

fixed effect dengan cara memilih

cross section: fixed pada bagian

effect specification.

Kemudian pada window hasil uji

klik view → Fixed/Random Effect

Testing → Redundant Fixed

Effects – Likelihood Ratio.


Signifikan prob F <5%,

maka H1 diterima yaitu

model Fixed Effect lebih

baik dari model Common

effect.

Selanjutnya perlu uji

Hausman untuk

menentukan apakah

Fixed atau REM yang

lebih baik?


Mengubah ke random effect.

Klik estimate. pilih panel options.


Output Random

effect


Untuk melakukan uji hausman

pastikan data diujid alam model

random effect dengan cara memilih

cross section: random pada bagian

effect specification.

Kemudian pada window hasil uji

klik view → Fixed/Random Effect

Testing → Correlated Random

Effects –Hausman Test.


Signifikan prob>5%,

maka H0 diterima yaitu

model Random Effect

lebih baik dari model

Fixed effect.


Uji Asumsi Klasik

Uji normalitas dilakukan dengan

cara klik View →Residual

Diagnostics →Histogram -

Normality Test

pada window hasil uji regresi

(COMMON).


Output Normalitas

Residual


Uji autokorelasi dilakukan dengan

menggunakan nilaiDurbin-Watson

stat pada hasil uji regresi.


Uji multikolinearitas dilakukan dengan

cara: blok seluruh variabel independen

kemudian klik Quick →Group Statistics→

Correlations.


Setelah itu akan muncul window series list

kemudian klik ok


Bila ada corelation >0,8 maka terdapat

multikol, salah satu variabel dibuang.

Output multikol


Untuk menampilkan statistic deskriptif

penelitian dapat dilakukan dengan cara

memblok seluruh variabel penelitian

kemudian klik Quick → Group Statistics

→ Descriptive Statistics → Common

sample

STATISTIK DESKRIPTIF


Output Statistik

Deskriptif


Pengujian heteroskedastisitas tidak dapat dilakukan

pada data panel, hanya saja masalah

heteroskedastisitas ini dapat diatasi dengan

memberikan pembobotanpada window equation

estimation dengan memilihGLS weight: cross section

weight.

Crossection weighted adalah estimasi dg FGLS (feasible

GLS) untuk mengatasi herosedastisitas antara individu

dalam Panel data. Sedangkan SUR weighted adalah

untuk mengatasi heterosedastisitas dan otokorelasi

antara individu dalam panel data.


Add your company slogan

www.wernermurhadi.wordpress.com

PANEL DATA WITH EVIEWS - · PDF fileuntuk panel supaya hasil spss dan eviews konsisten maka...

Documents

Transcript of PANEL DATA WITH EVIEWS - · PDF fileuntuk panel supaya hasil spss dan eviews konsisten maka...