Kajian ekonometrik sangat menarik perhatian kita baik para akademisi, decision maker, maupun private sector untuk memahami fenomena ekonomi & finansial yang telah, sedang dan akan terjadi. Alat yang digunakan untuk memahami gejala tersebut adalah ekonometrika yang mencakup analisa regresi, time series, stasioneritas, ARIMA, ARCH-GARCH, Cointegration, VAR, VEC, ECM, Panel data, Persamaan Simultan. Banyak paket program- program ekonometrik yang tersedia antara lain EVIEWS, STATA, SPSS dll sebagai alat untuk komputasi ekonometrika.
Kami menawarkan konsultasi kepada Anda sekalian untuk mendiskusikan tentang ekonometrika. Namun, kami perlu meluangkan waktu untuk menjawab pertanyaan Anda dan mengembangkan forum konsultasi ini dengan memberikan DONASI (melalui Paypal-sanjoyo.kirlan@gmail.com, atau Credit Card) atau melalui: No. Rek. Bank BCA 6290142022 (an. Sanjoyo) atau No. Rek Bank Mandiri 006-00-0659694-8 (an. Sanjoyo).
EKONOMI, FINANSIAL DAN EKONOMETRIKA 
Mas Dwi,
Pada umumnya karakteritik data Panel pada suatu variabel, nilai akan bervariasi untuk setiap obsevasi/ crossection data (mis negara). sehingga jika tidak akan terjadi multikolinierita.
Misal nya, model Export (dep var) dengan Exchange rate (ind ver) dan GDP (ind Var). Mungkin untuk negara singapure antara dep var punya korelasi yg tinggi (>0.9) ada multikol tapi untuk Indonesia tidak multikol (korelasi <0.8) dan banyak juga untuk negara lain.
Jadi jika data tersebut digabung menjadi data panel, maka kemungkinan kedua variabel independent tersebut tidak akan terjadi multikol (cukup satu negara saja yang tidak multikol, maka keseluruhan tidak akan multikol).
Jadi untuk data Panel menurut saya tidak perlu dipermasalahkan tentang multikolinieritas.
Pada umumnya buku (Econometrict, Greene, dll) tidak membahas ttg multikol untuk data panel. Saya sampai saat ini belum pernah mendapatkan buku yang membahas ttg multikol pada data panel.
Salam
sanjoyo
dear pak sanjoyo.
maaf tadi salah masuk menu…, boleh tanya lagi ya pak?
bila menggunakan dummy variabel (1/0), apakah modelnya lsdv menggunakan pool saja, perlu pengetesan fe/re? karena akan terjadi near singular matrix. mohon penjelasannya?
Model Data Panel yang standar ada tiga:
(1). Pool (konstanta ai=a sama setiap individu)
(2). Fixed Effect (FE) atau sama saja LSDV (ai berbeda setiap individu/ crossection)
(3). Random Effect/RE (ai berbeda setiap individu/ crossection).
Bila digunalan FE/ LSDV dan ditambahkan Dummy Var, maka akan terjadi kombinasi linier antara Dummy dan konstanta ai sehingga terjadi singular matrik (inverse matrik x’x adalah zero, atau dalam istilah Eviews adalah near singular matrix).
Kemungkinan Solusinya:
(1) yang simple adalah gunakan model Pool (kontanta ai sama setiap observasi). jadi untuk menginterpretasikan pengaruh var dummy thd dependent var gunakan dummy tersebut. Jadi kalau model nya pool, tidak perlu ditest (Chow test- Pool/FE) karena pada model FE akan singular matrix; Tapi untuk melihat idvidual effect gunakan model FE tanpa dummy variabel.
(2) gunakan model RE saja (tanpa test Hausman) krn model FE akan singular matrix.
(3). Var dummy dimodifikasi dengan perkalian var dummy dengan salah satu var independen. misalnya (tarif x var dummy). Jika dummnya adalah (1=OPEC, 0=non Opec), jadi variabel baru (tarif x Dummy) mempunya arti iteraksi tarif negara2 opec/ non opec terhadap dep var (ekpor). Maka Model FE dapat dicoba (kemungkinan tidak singular matrik karena dummy sudah dimodifikasi).
Salam
Sanjoyo
salam pak sanjoyo
saya mau bertanya mengenai penggunaan dummy
berdasarkan solusi no 1 di atas, jadi maksudnya kalo buat liat pengaruh dummy lebih baik menggunakan model pool ya pak? (maaf kalo salah)
ada dibuku ga pak mengenai solusi diatas? soalnya dosen saya minta referensi untuk pernyataan diatas.
trimakasih…
Numpang tanya ya pak….
Model saya memakai beberapa dummy variabel. Kalau saya mau menguji secara manual untuk memilih metode pooled atau fixed, apakah saya harus memasukkan dummy variable atau tidak di regresi?
Mohon penjelasannya ya pak….
Trima kasih,
Mefo
Mba Meita,
menurut saya kita akan sulit untuk menguji Chow test (pilih Pool/ FE) baik secara menu Eviews maupu manual untuk model FE yang ada Dummy-nya. Untuk model Pool dapat memasukan dummy.Tapi jika model FE kita tidak dapat memasukan dummy (krn akan terjadi singular matrik/ terjadi kombinasi linier antara dummy dg konstanta ai, sehingga beta=[inverse(X’X)]*X’Y tidak diperoleh karena inverse (X’X)=0).
Jadi, Uji saja Chow test (Pool/ FE) tanpa memasukan dummy. Kalau hasilnya model Pool, maka dengan mudah dapat memasukan dummy dalam model pool. Tapi kalau hasilnya model FE itu yang menjadi problem, karena tidak dapat memasukan dummy.
Sanjoyo
pak, sesuai pertanyaan sy ttg multikolinearitas pada cross section.
model : ln vik = ln Yik + D + Ln Yik * D + e
hasinya setealh robust :
ayam_n coeff robust std err t p>[t] 95% coff.
ayam_t .78999 .1554355 5.08 0.00
dkonpcayam -3.52e-06 4.85e-07 -7.26 0.00
kospc 3.48e-06 0.00
_cons 9.0222 0.00
num obs : 94
r-squared : 0.0287
setelah di test dg corr ayam_n ayam_t dkonpcayam konspc, dihasilkan :
konspc berkorelasi terhadap variabel dkonpcayam sebesar 0.9714
bagaimana cara mengatasinya?
terimakasih
yeni
Mba Yeni, saya kira hasilnya sudah oke. Indikasi adanya multikol bisa dilihat pada r-squared yang tinggi >0.9 namuada variabel independen yang tidak signifikan. Hasil yang disampaikan tersebut tidak menunjukan adanya indikasi multikol.
Sebagai bahan tentang multikolinieritas bisa di download (http://mhs.blog.ui.edu/sanj55/files/2008/11/multicolinieritas1.pdf) atau pada Blog ini pada Menu (page) diatas “MATERI EKONOMETRIKA”
salam
Sanjoyo
Pak,maaf. mau tanya tentang interpretasi slope dari model kuadratik.model saya :
Y = a + b log X1 + c (log x1)^2 + d X3 + e X4 …
bagaimana cara interpretasi slope c nya pak?
kemudian, tentang analisis efek individu dari FEM, jika tidak ada acuan untuk interpretasi intersep, bagaimana membahasnya, apakah harus 5 terbesar dan 5 terkecil (jika constanta bernilai negatif dan topik tentang pengaruh investasi terhadap ketimpangan:individu 22)
terimakasih
Mas Satriati, saya coba menjawab pertanyaan tsb:
1. interpretasi c.
dengan melakukan derivasi akan diperoleh interpreasinya.
c=dy/d(log x)^2=dy/((1/2x) dx)=dy/(dx/2x)
=absolut change in Y / (1/2 relative change in X)
atau
absolut change in Y = c. (1/2) . relative change in X
jika relative change in X dirubah dalam percentage change maka sisi kanan harus dikali 50, maka menjadi:
absolut change in Y = c. percentage change,
Jadi misalnya nilai c=0.1 maka nilai c dikali 50. maka nilai menjadi =5. artinya jika x meningkat 1% maka nilai Y (rata- rata) akan meningkat 5 unit satuan.
2. Interpretasi Individual Effect pada panel model
(a) menurut Wooldridge individual effect tak perlu diestimasi (jadi tak perlu interpretasi krn nilai nya tak ada) karena mengaggap koefisien tersebut bukan parameter dan nilainya tidak konsisten. Kalau anda run panel dengan setting workfile balance panel (bukan dated) maka estimasi individual effect (koefisien) tidak otomatis keluar nilai nya.
(a) menurut Greene, individual effect (koef) adalah paremeter sehingga perlu diestimasi. Dg Eview struktur data unstack panel, maka nilai koef tersebut otomatis keluar.
Namun nilai tersebut adalah tidak konsiten, maka interpretasikan adalah nilai relatif. mis. a1=-0.1 dan a2=0.2 itu sama saja menjadi a1(koef individu Jakarta)=0 dan a2 (Jabar)=0.3. maka interpresinya apabila ada perubahan indpenden var secara bersama-sama, maka dampak individu jabar lebih besar 0.3 dibandingkan dari indv jakarta.
Mudah mudahan dapat membantu.
Salam
Sanjoyo
Dear Pak Sanjoyo.
Pak saya ingin bertanya…
Kalau menggunakan model Random Effect selain interpretasi koefisiennya, apalagi yang interpretasi? kalau menggunakan model Fixed Effect kan ada analisis individualnya, kalau di model Random Effect apa ya pak?
Kemudian menggunakan panel data (dengan menggunakan model Random Effect) apakah R square-nya penting? Soalnya ada yang menginformasikan kepada saya kalau menggunakan panel data R square-nya tidak dilihat…
Terima kasih atas perhatiannya, saya tunggu jawabannya pak…
Regards,
Wildan Fikri
Mas Windan,
Interpretasi individual effect baik untuk model FE maupun RE sama saja seperti respon saya sebelumnya atas pertanyaan Mba Satriati.
R^2 menunjukan derajat perubahan variasi independen variabel (secara bersama sama) terhadap perubahan dependent variabel atau secara sederhana besarnya kontribusi var indpendent terhadap dependent nya.
Memang dalam permodelan nilai R^2 kurang penting bila dibandingkan nilai signifikansi (F test maupun t test). Namun, bila mana model tersebut akan digunakan untuk forecasting maka nilai R^2 menjadi sangat penting karena akan berpengaruh pada hasil forecasting yang varian yang besar, bila R^ kecil)
Salam
sanjoyo
Terima kasih banyak atas jawabannya pak…^_^
Assalamu’alaikum,,
menarik sekali ya, kl bisa berbagi-bagi ilmu seperti ini..
pak, untuk menghilangkan autokorelasi pada data panel dengan FEM bagaimana ya???? program yang saya pakai untuk mengolah data adalah Eviews 6.. apa pakai uji akar unit juga??? caranya bagaimana???? mohon pencerahannya pak, maklum ini buat ngerjakan skripsi yang hanya tinggal 1 minggu lagi…
ditunggu jawabannya.
terima kasih
As Wr Wb, Mas Athoilah.
Pada data panel (FEM-Fixed Effect Model).
Jika terjadi heterosedastik (antar individu-crossection) maka perlu di-adjusted dengan weight (pilih pada menu estimation: weights=crossection weight). Pengujian untuk menunjukan adanya heterosedatik dg Uji LM atau Uji Wald (silahkan downloah materi saya di web ini pada materi ekonometrika ttg panel (http://mhs.blog.ui.edu/sanj55/files/2008/11/struktur-model-panel-2.pdf) untuk program pengujian heterosedastik (karena di Eviews 5.1 belum ada menu uji LM dan Wald tersebut dan saya belum tahu/ belum punya Eviews 6).
Jika terjadi heterosedastik (antar individu-crossection) dan otokorelasi, maka perlu di-adjusted dengan weight (pilih pada menu estimation: weights=crossection SUR). Pengujian untuk menunjukan adanya heterosedatik dan otokorelasi dg Uji LR (silahkan downloah materi saya juga) untuk programnya.
Jika yang dimaksud otokorelasi serial (series antar waktu) maka pengujiannya dengan Durbin-Watson atau dengan me-regres residual dengan residual lag (et dengan et-1) dan jika koef et signifikan berarti terjadi otokorelasi serial. Atau bisa gunakan panel unit root test untuk residualnya. Namun untuk uji tersebut data set harus dalam bentuk Stack- tersusun vertikal (bisa dilakukan dari unstack ke stack atau sebaliknya dg menu di eviews).
Bila terjadi otokorelasi serial pada data panel maka terjadi pelanggaran asumsi panel statik (ekpektasi Xet, t-1, t-2 dst conditional et=0 menjadi tidak sama 0). Sehingga Anda harus gunakan Panel Dynamic. Estimator nya dengan GMM. Eview 5.1 bisa gunakan GMM dengan Intrumen Variabel, namun untuk Bond Arliano method belum ada (mungkin Eviews 6 ada). Cukup rumit memang untuk Panel Dinamik.
Ws Wb Wr.
Sanjoyo
pak sanjoyo, saya mau tanya. cara analisis data panel dengan data kurang dari 30 observasi, bagaimana yah?
terimakasih
Mas Sugiono,
Upayakan data panel paling tidak minimal 50 observasi (crossection dan timeseries). Menurut Pesaran jumlah observasi yang terlalu sedikit akan mengurang Power of Test.
Bila tidak memungkinkan datanya hanya kurang dari 30, kemungknan akan adanya ketidakstabilan koefisien modelnya. Lalukan Bootstraping untuk menguji kestabilan tersebut.
Salam
Sanjoyo
Pak Sanjoyo,
Berkaitan dengan hal “sampel data kecil” saya ingin menanyakan dimana Pesaran mengatakan hal tersebut (judul buku/jurnalnya)?
Soalnya data panel yg sya gunakan juga dibawah 50 (42), sya ingin mencantumkan pendapat Pesaran dalam analisis saya untuk memperkuat justifikasi jumlah minimal data, krena data sya agak susah untuk ditambah.
Sedangkan untuk melakukan Bootstraping sepertinya tidak gampang, setelah sya baca-baca sekilas.
Salam,
Naim
Mas Sanjoyo
saya lg bikin skripsi tentang pengaruh DJI, FTSE, Nikkei terhadap IHSG menggunakan ARCH/GARCH model
Apakah saya hrs melakukan ADF test dulu atau langsung aja ARCH test?
Saya sdh melakukan ADF test, ternyata variabel IHSG dan Nikkei stasioner pada 2nd difference. Dow Jones & FTSE stasioner pada 1st difference.
Trus apa yang harus saya lakukan mas Sanjoyo?
Mas Yuda,
Untuk indek harga gabungan, dengan menggunakan ARCH bisa langsung dimodelkan tanpa melakukan first diff mis: IHSG dengan Nikkei; IHSG vs DJ atau IHSH vs FTSE.
Kemudian, langsung saja uji ARCH test.
Sebagai alternatif perlu juga dicoba dengan ditambah AR(1), mis model IHSG DJ AR(1). Dan hati- hati, pastikan bahwa data antara IHSG dan DJ betul betul berpasangan (karena waktu libur dua negara adakalanya berbeda).
Salam
Sanjoyo
Wah makasih mas Sanjoyo
Tapi apa alasannya tdk perlu uji stasioner mas?
(Biar saya mantap bgitu)
trus apakah perlu juga uji autokorelasi?
jd modelnya:
IHSG = IHSG(-1) + DJ(-1)
IHSG = IHSG(-1) + FTSE(-1)
IHSG = IHSG(-1) + Nikkei(-1)……………….Apakah sdh benar?
trus kriteria pemilihan model dilihat dari:
1. signifikansi t-stat
2. minimum AIC
3. uji ARCH test
apakah sudah cukup?
Apakah perlu melihat R squere pada model maximum likelihood di atas?
terima kasih banyak nih mas sanjoyo
lega rasanya kebingungan saya hilang
Mas Yuda,
Model ARCH menurut saya tidak perlu di-stasionerkan, justruk kita akan memodel kan conditional heterosedastisiti dari error nya.
Jika mengunakan VAR (vector autoregresive) datanya harus distasionerkan.
Betul, coba saja model tersebut, lihat hasilnya berdasarkan ke tiga kreteria yang sudah di-nyatakan tersebut.
atau bisa juga:
IHSG = IHSG(-1) + DJ
IHSG = IHSG(-1) + FTSE
IHSG = IHSG(-1) + Nikkei
Silahkan mana yang paling cocok.
R square bisa menjadi pertimbangan jika kita akan memproyeksi data beberapa waktu ke depan. Makin besar R square nya maka forecastingnya makin baik.
Salam
Sanjoyo
baik mas Sanjoyo
akan saya coba insyaAllah
Terimakasih banyak
Salam
Yuda
Pak saya mahasiswa yg sedang mngerjakan skripsi. Saya ingin bertanya, kalo data panel pada umumnya diolah menggunakan OLS, atau Random Effek, Fixed efek. Tapi jika data panel tersebut bentuknya simultan apakan tetap menggunakan salah satu dari ketiga pengolahan tersebut?
makasih pak
Mba Farah,
Data Panel untuk model Pool (konstanta setiap persamaan individu sama) diestimasi dengan OLS. Ini seperti regresi multipel biasa cuma datanya panel.
Panel dengan Fixed Effect juga diestimasi dg OLS, Sedangkan Panel dengan Random Effect diestimasi dengan GLS (generalized Least Square).
Silahkan download materi tersebut dan contoh penggunaan dengan Eviews di Blog ini pada halaman “Materi Ekonometrika”.
Sedangan kasus untuk data Panel disertai dengan persamaan Simultan teorinya sudah ada di jurnal econometrics, namun untuk program aplikasinya (Gabungan data panel dan Persamaan Simultan) baik di Eview, SPSS maupun Stata sepengetahuan saya belum ada.
Jadi menurut saya perlu dianalisa secara parsial, menekankan pada analisis persamaan simultannya atau menekankan pada analisis panel data.
Mudah mudahan bisa membantu, atau barangkali ada rekan blogger yang punya komentar lain?
Salam
Sanjoyo
Jadi begitu y Pak. Terimakasih banyak.
Sebenarnya saya ingin menghitung dampak infrastruktur fisik (jalan, air, telfon) terhadap perekonomian (PDRB). Dan juga sebaliknya, saya ingin melihat sberapa besar dampak perekonmian terhadap infrastruktur fisik tersebut.
Dengan begitu model yang saya gunakakan menjadi simultan bukan pak?
Sampel yang saya gunakan adalah daerah Jabotabek.
Terimakasih Pak
Mba Farah,
Jika model nya PDRB= a + b*jalan + c*air + d*telp + e
tergantung pada datanya apakah hanya crossection, series atau panel (crossection + series).
Jika Data Crossesction saja: misal nya data utk variabel tersebut pada satu tahun tertentu (mis 2005) dan diobservasi beberapa kabupaten di Jabotabek. Maka gunakan regresi ols biasa. Dan perlu di-chek asumsi homosedastik varians
Jika Data series saja: misal nya data utk variabel tersebut pada beberapa tahun (mis 1990 s/d 2008) dan diobservasi hanya total Jabotabek. Maka gunakan regresi ols biasa. dan perlu di-chek asumsi non-autocorelation- nya. Untuk mengetahui causalitasnya (PDRB vs infrasutruk) secara bolak – balik. Model tersebut harus gunakan model VAR (vector autoregression) sehingga bisa lihat pengaruh Infrs thd PDRB atau sebaliknya.
Jika data nya Panel (crosection dan series), mis datanya utk var tersebut beberapa tahun (mis 1990 s/d 2008) dan diobservasi beberapa kabupaten di Jabotabek. Maka model tersebut menggunakan Panel Data. Perlu di- check apakah mengikuti fixed effect atau random effect. Dan Jika ingin mengetahui dampak infras pada PDRB atau sebaliknya, maka menggunakan model Panel VAR (dengan Eviews data harus setting Balance Panel).
Dalam model simultan paling tidak ada dua persamaan yang saling “feed back” atau “recursive”. Jadi kalau seperti diatas hanya satu persamaan, maka bukan model simultan.
Salam
sanjoyo
Selamat pagi pak Sanjoyo,
Saya mau bertanya tentang endogeneity problem.
Spesifikasi persamaan yg akan saya regress sbb :
dlogy = adlog(1-MTR) + bdlog(1-ATR) + Dummy Var + u
dimana y = taxable income, MTR = marginal tax rate. ATR = average tax rate, melihat dari spesifikasi tsb dpt dilihat secara sekilas tdp endogeneity problem karena var. (1-MTR) dan (1-ATR) dipengaruhi juga oleh income masing2. Pertanyaan saya :
1. gimana melakukan test endogeneity tsb dengan eviews
2. sy udah mencoba dng stata tapi kyknya salah krn dr jurnal yg jadi acuan sy test tsb thd 1 var yg diduga endogen, kalau lebih dari satu spti specs. di atas gimana pak?
3. kalaupun tnty tdp endogen prob, gimana cara mencari inst var yg strong? terus ngetesnya gimana ya pak?
Sorry pak pertanyaannya borongan, terima kasih banyak bantuannya.
Wassalam
sorry pak kelupaan, kalo misalnya mentok2 apakah dengan penggunaan OLS saja bisa diperkenankan jika tidak dapat menemukan IV yang strong.
Tq
Mas Rois,
Test Endogeneity:
Misalnya Model Regresi:
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + e
(eviews: equation eq1.ols y x1 x2)
diduga x1 adalah endogenous. Misalkan z1 and z2 adalah instrumental variables untuk x1.
Harus diputuskan apakah memang perlu gunakan instrumental variable,
atau apakah estimasi dengan least squares konsinten atau tidak.
Langkah pertama regresikan varibel yang diduga endogen dengan instrument variabel dan variabel eksogen dlm regresi:
x1 = c0 + c1*z1 + c2*z2 + c3*x2 + u
(eviews: equation eq2.ols x1 z1 z2 x2)
Langkah kedua:hitung nilai residuals x1_res (u) yaitu (prediksi x1 – aktual x1). (eview: eq2.makeresid x1_res)
Langkah ketiga, regresikan:
y = d0 + d1*x1 + d2*x2 + d3*x1_res + v
(Eviews: equation eq3.ols y x1 x2 x1_res)
Jika d3 adalah significantly berbeda dengan nol, maka terjadi “endogeneity Problem”. Sehingga jika kita gunakan OLS untuk persamaan paling atas, menjadi tidak konsisten koefisiennya.
Mencari intrument variabel, misalnya MTR dengan mencari suatu variabel punya hubungan kuat (korelasi tinggi) namun tidak berkorelasi dengan e (error persamaan pertama).
Kalau tak menemukan, bisa dicoba dengan lag variabel itu sendiri MTR(-1), MTR(-2) .. dst, sedemikan rupa sehingga persamaan kedua adalah signifikan untuk instrumen variabel tersebut.
Mudah mudahan ini bisa menjawab pertanyaan yang dimaksud.
Komentar saya dari model:
dlogy = adlog(1-MTR) + bdlog(1-ATR) + Dummy Var + u
dlog apakah d itu artinya first different?
kenapa (1-MTR) dan (1-ATR) dilakukan first different? apakah tidak stasioner?
Salam
Sanjoyo
Tq Pak, penelitian saya intinya melihat perilaku individu sebelum dan sesudah adanya perubahan/reformasi peraturan pajak, jadi data yg dipakai adlah spt sbl perubahan dan spt sth perubahan (2005 & 2006) jadi var yg dipakai adalah selisih antara kondisi sth dan sbl perubahan (var dpd = TI 2006 – TI 2005, var indp : (1-MTR)2006 – (1-MTR)2005 dst. jadi kemkinan pakai lag bukannya tdk memungkinkan, saya menggunakan IV dng cara : income th 2005 dianggap tetap trs diterapkan aturan di 2006 hasilnya diselisihkan dengan actual 2005, tapi sudah saya coba sesuai langkah2 spt Pak Sanjoyo di atas hasilnya ada endog karena p-valuenya 0,0000, apakah hal tsb karena IV yg salah karena kalau pakai OLS hasilnya bagus pak, kalo dipaksaain pakai OLS bgm menjelaskan dasarnya biar kuat. Terima kasih pak!!!!
Mas Rois,
Jika hasil test endogeneity tsb signifikan maka terjadi endogeneity problem.
Maka cara mengatasinya sbb:
Recall persamaan komentar di atas.
regresikan : x1 = c0 + c1*z1 + c2*z2 + c3*x2 + u
hitung nilai forecasting x1 sebut saja x1_cap.
Subtitusikan x1_cap ke persamaan awal dan regresikan:
y = b0 + b1*x1_cap + b2*x2 + e
Jika nilai koef b0, b1, dan b2 signifikan, maka model tersebut sudah oke dan koef tersebut tak bias.
Jika hasil tersebut tak bagus, mengunakan OLS biasa saja bisa saja asal sample cukup besar, sehingga nilai koefisien akan mendekati nilai yang sebenarnya. Namun jika sample nya kecil maka akan bias.
Salam
sanjoyo
Maaf pak nanya terus nih,
Utk test endogeneity, h0 nya kan d3 = 0 kalau p-valuenya sangat kecil berarti terjadi endogeneity kan pak?
Test apa saja yg bisa dipakai utk mengetahui IV tsb strong atau weak, utk tsls apakah benar kita tdk terlalu konsern sama r squarednya, tq
Salam
Rois
Mas Rois,
Benar jika h0 d3=0 signifikan artinya d3 tidak sama 0, maka terjadi edogeneity problem.
IV strong jika:
regresikan : x1 = c0 + c1*z1 + c2*z2 + c3*x2 + u
c1 dan c2 adalah signifikan berbedar dengan 0.
Benar, dalam eviews nilai R square tidak bisa digunakan jika: regresi tidak ada intercept, eksogen ada lag atau lead, ada restriksi koefisien, atau TSLS.
Jika ada kasus tersebut, R square hitung sendiri aja.
R square = 1- (e square/n-k); dimana n=jumlah sample, k=banyak var eksogen. e=(y – y_cap); y=data aktual, y_cap=forecasting.
Salam
Sanjoyo
selamat sore Pak…
saya skrg sdg nyusun TA ttg perbandingn metode 2SLS and 3SLS dlm persamaan simultan. dan sy mngmbil studi kasusnya ttg sektor pertanian. faktor-faktor yg akan sy ambil yaitu produksi beras, ekspor beras, PDB dab NTP. apakah persamaan simultan tepat digunakan faktor-faktor tsb? kalo g, yang trjdi simultn dlam sktor pertanian itu faktor apa sj Pak? ditunggu tanggapnnya Pak. trmksh
salam
Imar
Mas Imar,
Saya belum melihat bagaimana hubungan keempat variabel tersebut (Produksi, ekspor, PDB, dan NTP(?)), mana yang endogen dan mana yang eksogen.
Namun contoh persamaan simultan seperti ini:
y = a + b*x1 + c*x1 + d*z + e1
z = e + f*x1 + g*x2 + h*y + e2
terlihat ada hubungan “feed back” antara y dan z. Jadi y sbg var endogen pada pers. pertama namun menjadi var eksogen pada persamaan kedua.Demikian pula var z.
Dengan estimasi OLS akan terjadi pelanggaran asumsi ekpektasi (Ze1) atau ekpektasi (ye2) tidak sama dg nol. Sehingga perlu diestimasi dengan 2SLS atau 3SLS.
Mudah mudah dapat membantu.
Salam
sanjoyo
selamat malam pak sanjoyo,
saya kumara jati sedang tesis moneter tentang analisis hubungan suku bunga sbi, kurs, inflasi dan net interest margin di bank umum dengan var
saya mau nanya nich kalau saya ingin nge-run datanya di first difference tp variabel sbi saya tes stationernya di tingkat first difference cuma signifikan di alpha 5% trus variabel net interest margin bank asing pada tingkat level sudah signifikan di alpha 1% meskipun juga signifikan tingkat first differece di alpha 1%, gmn yach apa bisa diasumsikan variabel sbi dan net interest margin itu stationer di first differece
maaf kalo banyak nanyanya, terima kasih banyak pak sanjoyo
selamat malam
salam,
kumara
Mas Kumara,
Dalam kesimpulan penelitian ambil saja keputusan bahwa alpha yang diambil adalah 5% (artinya tingkat kesalahan yang ditolelir 5%0, maka sudah barang tentu SBI adalah non-stasioner pada level dan stasioner pada first diference. Dan juga Net Margin Bank Asing stasioner pada tingkat level (note: jika pada level sdh stasioner maka pada first diff pasti stasioner, namun yang digunakan adalah pada level).
Jadi jika gunakan VAR dengan Eview yang dimasukan adalah variabel yang stasioner. dSBI (dalam first diff SBI), Net Margin (dalam level) dan juga variabel lainnya inflasi dan kurs harus stasioner.
Catatan: menurut Enders variabel- variabel yang masukan dalam VAR harus dalam level yang sama. Jadi yang anda masukkan SBI (dlm first dif), Net Margin (dlm first diff) dan varibel lainnya inflasi & kur dlm first diff)
Namun menurut Pesaran tidak harus pada level yang sama (jadi boleh satu variabel dlm first diff dan var lainnya dlm level yang penting adalah stasioner). Maka yang dimasukan SBI (dlm first dif), Net Margin (dlm level) dan varibel lainnya yang stasioner.
Silahkan Anda merujuk mana yang sesuai dengan analisis dan data-nya.
Mudah mudah bisa membantu.
Salam
Sanjoyo
selamat malam pak sanjoyo,
maaf mengganggu, saya mau bertanya lagi.
berhubungan dengan pertanyaan sebelumnya:
1. bila ingin menggunakan var, apakah harus dilakukan tes granger causality?
2. bila saya sudah melakukan tes granger causality ternyata tidak ada hubungan 2 arah apakah saya masih bisa menggunakan var? (yang saya ingin lihat shock variabel makro terhadap net interest margin)
3. bila setelah ke 4 variabel tersebut saya tes kointegrasi dengan johansen ternyata pada alpha 5% terdapat kointegrasi, apakah saya masih bisa menggunakan analisis var in difference? padahal yang saya baca bila ada kointegrasi yg dipergunakan bukan var melainkan vecm?
terima kasih banyak informasinya pak sanjoyo,
salam
kumara
Mas Kumara,
Saya coba jawab pertanyaan no 1:
Benar, harus ditest Granger Causality (GC) untuk menjamin kita dapat gunakan impuls respon function (IRF) nya.
pertanyaan no 2:
Jika kedua arah (2 variabel) tidak ada hubungan maka kita tak bisa gunakan IRF, jika cuma satu arah maka cuma satu shock saja yang dpt gunakan, sedangkan shock lainya tidak.
pertanyaan no 3:
Benar, jika ada 4 variabel lebih baik gunakan Johansen (note: metoda Engle Granger mempunyai keterbatasan jika lebih dari 2 variabel-lihat “Materi Ekonometri” pada Blog ini ttg VAR & VECM) untuk test cointegrasi.
Jika dalam analisis 4 varibel tersebut terdapat kointregrasi (paling tidak ada 3 vector yang terkointegrasi) maka gunakan analisis VECM sehingga dapat melihat persamaan jangka pangjang (longrun ekulibrium) dan persamaan jangka pendek.
Mudah mudah bisa membantu.
salam
sanjoyo
Selamat malam Pak Sanjoyo.
Saya sedang mengerjakan tesis tentang analisis pembentukan mata uang tunggal bagi negara ASEAN.
Yang harus saya uji adalah korelasi shock antar negara ASEAN. Variabel yang saya gunakan adalah CPI, GDP dan ROE dari masing-masing negara.
Untuk menguji data dengan menggunakan VAR dari masing-masing negara saya sudah bisa, sampai mendapatkan impuls rensponsenya, tetapi untuk melihat korelasi shock antar negaranya saya tidak bisa.
Ketika saya bertanya pada pembimbing saya, beliau menyarankan agar saya menggunakan panel-VAR. Terus terang saya belum pernah mengolah data menggunakan panel VAR dengan menggunakan program EViews.
Oleh karena itu, saya mohon bantuan dari bapak untuk menunjukkan bagaimana langkah-langkahnya menggunakan panel-VAR dengan menggunakan program EViews?
Terima kasih atas petunjuknya.
Salam.
Mas Alynadwi,
Untuk analisis Panel Var dengan Eviews (minimal versi 5.1) yaitu:
1. setting data dengan struktur panel (Excel): misalnya 5 negara (1,2,3,4,5) dan data tahunan (2000-2007)
indvidu time CPI GDP ROE
1 2000 …. … …..
1 2001 … … …..
.. …… …. … …..
1 2007 … … ….
2 2000 … …. ….
2 2001 … …. ….
.. …… … …. ….
2 2007 … …. …..
dan seterusnya …..
2. Create workfile untuk dengan struktur balance panel dan masukan spesifikasinya (ferquency, start date, end date, no obs)
3. Masukan point 1 (excel) ke point 2 (workfile), bisa copy-paste atau import dari Eviews.
4. Workfile dalam bentuk balance panel sudah siap gunakan VAR (quick, estimate VAR).
Mudah mudahan bisa membantu.
Salam
Sanjoyo
Pak Sanjoyo yg terhormat,
Data skripsi saya terdiri dr 33 cross-section+7series+5variabel n sudah d setting balanced panel….
pertanyaan Saya,koq pas d run pake Eviews untuk Quick Estimate VAR (panel-VAR) itu tdk bs running data???
Mas Sanjoyo
saya pake model ARCH/GARCH dengan model:
IHSG = IHSG t-1 + DJI t-1
Saya pakai Eviews 3, Apakah saya memasukkannya:
IHSG C AR(1) DJI(-1) atau IHSG C IHSG(-1) DJI(-1)
AR(1) atau IHSG(-1)
apakah keduanya berbeda atau sama aja?
Soalnya hasilnya berbeda…..
Kalau ada eviews 5 atau eviews 6, boleh minta ga mas sanjoyo…..di kirim lwt email gitu
trimakasih mas sanjoyo
Mas Yuda,
Jika model nya : IHSG = IHSG t-1 + DJI t-1 + e t
maka di eviews: IHSG C IHSG(-1) DJI(-1)
Jika model nya : IHSG = IHSG t-1 + DJI t-1 + u t + e t
maka di eviews: IHSG C IHSG(-1) DJI(-1) AR(1)
Jadi hasil-nya akan berbeda, factor AR(1) untuk menghilangkan faktor autocorelation.
Salam
Sanjoyo
Pak, saya mahasiswi agribisnis. penelitian saya ttg pengaruh luas lahan, jumlah komoditi dan pola tanam trhadp kesempatan kerja petani. jlh sampel 30. saya olah pke regresi liner brganda metod enter.
pola tanam ada 7 jd saya gunakan 6 variabel dummy..tp ada 2 pola tanam yg hanya diterapkan oleh 2 petani saja (pola tnm 6=1 sampel, p.tanam 7=1 sampel). dr hsl regresi, pola tnam 1 di-excluded. apa artinya excluded variable?apa penyebabnya krn tlalu sdkit smpel pola tanam 6&7?atau penyebab lainnya?trus akibatnya apa?ada g cara mengatasinya? Tolong dibantu ya pak..bingung mau tanya siapa..Makasi banyak ya pak..
Mba Seven,
Saya belum tahu tentang apakah setiap petani bisa gunakan bermacam pola tanam: 1 atau 2 ,… 7 pola tanam?
Jika setiap petani gunakan pola tanam lebih dari 1 atau 2, maka kemungkinan semua petani akan menggunakan pola tanam 1, chek apakah varibel dummy pola taman 1 nilai nya satu semua (artinya semua pentani gunakan pola tanam satu). Jika itu benar maka akan terjadi multikolinieritas sempurna antara dummy pola tanam 1 dg konstanta. Jika Anda gunakan metoda enter (stepwise regression- dlm SPSS/STATA) maka secara otomatis SPSS akan me-reject dummy pola tanam 1 karena ada multikolinieritas. Jika Anda gunakan SPSS regresi biasa (tanpa enter- stepwise regrssion) maka kemungkinan koefisien kontanta atau dummy pola taman 1 tidak signifikan.
Cara mengatasinya:
pertama: Jika Anda tetap gunakan model dummy tersebut: hilangkan kontanta dlm model (dlam run SPSS hilangkan konstanta)
kedua: Bila setiap petani bisa gunakan pola tanam 1 s/d 7 pola, maka ubah model Anda tanpa dummy. Jadi pola tanam dianggap sebagai varibel yang menunjukan jumlah pola tanam yang digunakan oleh petani.
Salam
Sanjoyo
pak,,ada juRanal yang ngebahas tentang analisis yang menggunakan ECM dan Cointegration StRuktural Break?? kalo ada mohon untuk bisa dikiRim di ar_rhoo@yahoo.com
Mas Keizza,
Ini ada artikel yang menarik (klik di sini) tentang Kebijakan dan Transmisi Moneter di Thailand. Paper ini menggunakan Vector Autoregressive Error Model dan mengandung struktural break untuk tahun 1997 (krisis moneter).
Semoga bermanfaat.
Salam
sanjoyo
Selamat pagi mas sanjoyo,saya anto yg sedang mengerjakan tugas akhir menggunakan data panel.Saya ingin bertanya mengenai nilai dari uji Hausman saya yg nilainya negatif,padahal uji Hausman mengikuti distribusi Chi-square yg selalu positif.Mengapa hal itu bs terjadi.Terima kasih mas.
Mas Anto,
Salah satu kemungkinan nilai negatif dr Hausman test adalah ada variabel eksogen untuk individu tertentu setiap tahun tidak mengalami perubahan. Misalnya, jika kita masukan kelompok etnis (Jawa, Sunda, Batak, dll) sebagai variabel eksogen maka variabel tsb tidak akan berubah setiap tahun untuk seorang individu. Sehingga sewaktu “run eviews” dengan Random effect mengeluarkan warning “near singular matrix”. Secara teoritis (lihat bahan-bahan ttg Panel data) Hausman test sewaktu menghitung invers matrix Covarian koefisien terjadi near singular matrik.
Salam
Sanjoyo
pagi bapak
saya mhs semester awal PTS di surabaya
begini, saya masih kurang paham tentang perbedaan & penggunaan uji t, uji f , dan uji Z pada ekonometrika…
apa benar selain uji t ada uji T juga??
mohon penjelasan
atas bantuannya saya ucapkan terima kasih
Mas Sentakushop,
Jika kita mengulang kembali tentang STATISTIKA khususnya untuk mengetahui perbedaan rata- rata dua kelompok sample (Ho: x1_bar (rata2 kelp 1)=x2_bar (rata2 kepl 2) maka kita gunakan uji t (student) atau uji z(normal).
Jika varians populasi kedua kelompok diketahui, maka kita gunakan statistik uji z.
Jika varians pupulasi tak diketahui (kita hitung varians dua sample) dan sample kurang dari 30 dpt kita gunakan statistik uji t. Dan jika sample lebih dari 30 dpt kita gunakan statistik uji t atau statistik uji z (karena dengan sample makin besar (lebih besar dari 30) maka dist t akan mendekati dist z).
Namun jika ada tiga atau lebih kelompok sample dan untuk menguji kesamaan rata-rata ketiga kelompok (Ho: x1_bar=x2_bar=x3_bar=0), maka kita gunakan statistik Uji F.
Salam
Sanjoyo
Mas Sentakushop,
Berkaitan dengan Model Ekonometrika.
Dalam model regresi multiple, misalnya
Y=a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + e,
kita akan menguji apakah koefisien a1 signifikan berbeda dengan nol (Ho: a1=0), maka kita gunakan statistik uji t. Demikian pula jika kita akan menguji masing masing a0 atau a2 atau a3.
Jika kita menguji secara bersama sama apakah secara bersama sama (Ho: a1=a2=a3=0), maka kita gunakan statistik uji F.
Sedangkan untuk Model ARCH atau GARCH dengan mengasumsikan erornya berdistribusi normal, maka untuk menguji masing- masing koefisienya dg uji z.
Sedangkan untuk Model ARCH atau GARCH dengan mengasumsikan erornya berdistribusi students, maka untuk menguji koefisien pada persamaan utamanya dg uji z. Sedangkan untuk menguji koefisien secara bersama sama pada persamaan varians mengunakan uji T-DIST.
Catatan: Output format tersebut dengan mengunakan Eviews.
UNTUK LEBIH DETAIL KUNJUNGI BLOG EKONOMETRIKA
Salam
Sanjoyo
terima kasih atas bantuannya pak
🙂
Pak Sanjoyo,,,
Da yang mo sy tanyakan,,
1. Klo pada data panel terdapat data yang kosong tw data hilang, gmn yah penanggulangannya?? apakah untk data observasi yang tdk lengkap di dropout tw pke analisis data hilang? kira2 analisis untuk data hilangnya apa yah?
2. sebenarnya batasan minimum cross sectional dan time series untuk analisis data panel berapa yah?
Ditunggu segera jawabanY yah Pak,,
Makasih…
Mba Hety,
Jika ada data panel yang missing (tidak ada datanya) atau tahun tertentu tidak ada data, maka disebut sebagai Unbalance Panel.
Untuk setting data unbalance panel, harus gunakan Eviews 5.1 yang sudah ada “object panel” atau struktur data adalah “stack” (lihat user guideline Eviews 5.1). Jadi data yang missing (tidak ada) diperlakukan “NA” dalam workfile eviews. Itupun untuk Eviews 5.1 estimasi parameter untuk unbalance panel hanya bisa digunakan model Fixed Effect (saya belum tahun kalau Eviews 6).
Jadi coba gunakan STATA untuk estimasi Panel Data (command: xtreg) dan sudah mengakomodasi unbalance panel.
Batasan minimum Panel data paling tidak 50 observasi (series x crossection) karena menurut Pesaran Uji Panel Unit Root Test yang dikembangkan oleh Dicky Fuller mempunyai power of test kecil untuk observasi yang kurang dari 50. Lihat tulisan saya di PANEL UNIT ROOT TEST.
Salam
Sanjoyo
mau tanya lagi pak,,
1. klo boleh tau referensi buku apa,yang telah pak. Sanjoyo ketahui mengenai batas minimum jumlah data panel tersebut, ini saya perlukan sebagai referensi untuk skripsi yang sedang saya buat.
2. untuk metode REM, yang dimaksud dengan randomnya itu apa yah? apakah data untuk menggunakan REM, cross sectionnya harus sampel tw datanya boleh berupa populasi?
3. sebenarnya untuk regresi data panel, apakah harus dilakukan uji asumsi penyimpangan regresi klasik? apa alasannya! klo misalnya perlu dilakukan uji asumsi penyimpangan regresi klasih, bgmn penanggulangannya?
sore bpk
sy maw tanyx??
bgn sy gunakan data kab/kot JABAR, dlm pemodelna regresi panel, itu tuh dikatakan populasi semua kota/kab JABAr,trus apakah data tersebut bs digunakan model REM ga, karena setahu sy model tersebut hrs dr sampel??jd gmn pak??
klo uji multikolineritas pd REM bs ga Mengunakan TOL=1-r^2 yg dimana korelasinya menggunakan korelasi person ??
untuk melihat standard eror model REM atw melihat kekeliruan yg kecil di software eview ,yg mana apa sum square residual apa std eror of regression
Mba Hety,
1. Referensinya: Im, So Kyung, Pesaran, M.Hashem., Shin, Yongcheol.2002,”Testing for
Unit Roots in Heterogenous Panels.” dalam DAE Working Paper No.
9526, University of Cambridge.
2. Untuk Panel data denga REM (random effect model), individual effect yang bersifat random (diasumsikan random). Variabel tersebut sebenarnya unobserved variable yang tergabung dengan error-nya. Dengan estimasi model panel data maka unobserved variabel tersebut bisa dikeluarkan dari error-nya.
Untuk model panel, data crossectionya dapat populasi atau sample tak menjadi masalah berkaitan dengan estimasi koefisien model-nya. Namun, untuk seriesnya data tersebut merupakan sample karena kita menganalisis dalam kurun waktu tertentu (merupakan sample dari waktu yang panjang). Karena datanya berupa sample, maka diperlukan pengujian hipotesis.
3. Perlu diketahui bahwa Model Data panel adalah dengan banyak persamaan sebanyak crossection-nya. Jadi jika crossectionnya ada 10 maka persamaan model panel ada 10 (yang membedakan satu sama lain adalah konstanta-nya (indifidual effect-nya) walaupun koefisien independent variabelnya sama.
Persoalannya adalah bagaimana jika terjadi autokorelasi dan heterosedastic antar persamaan (mis 10 persamaan)?.
Jika Model Panel tersebut diestimasi dengan Random effect model maka persoalan tersebut sudah dapat teratasi karena model RE menggunakan GLS.
Berbeda jika Panel dengan Model Fixed effect (estimatisi denganOLS) menghapi persoalan asumsi klasik tersebut. Oleh karena itu, Jika terjadi heterosedastic maka perlu di-adjusted dengan weight (Eviews ada menu Weight). Jika terjadi heterosedastic dan autokorelasi maka perlu di-adjusted dengan SUR (Eviews ada menu SUR).
Sedangkan untuk membuktikan terjadi heterosedastic dan SUR perlu pengujian LM Test dan LR Test. Program Eviews 5.1 tidak menyedikan menu pengujian tersebut. Silahkan lihat materi yang telah saya tulis (klik ini) Panel Data terdapat source code untuk pengujian LM test dan LR test.
Sedangkan Multikoliniertas dalam data panel tidak perlu dipermasalahkan (lihat komentar saya sebelumnya pada Blog ini (Diskusi Ekonometrika) atas pertanyaan rekan blogger ttg multikolinieritas dalam panel.
Salam
Sanjoyo
Pak saya mau nanya untuk regresi data panel apakah dapat diganti dengan regresi linier berganda dengan uji interaksi???Karena saya mau mengolah data dengan spss, dan regresi yang digunaka adalah data panel maka saya hendak merubahnya menjadi regresi linier berganda. Sebab saya memakai variabel moderating dalam penelitian saya. Mohon bantuannya.
Mas Sonya,
Apibila memang tujuan penelitian-nya adalah untuk melihat variabel interaksi (moderator) silahkan gunakan analisis tersebut. Memang SPSS mempunyai keterbatasan untuk Panel Data, yaitu hanya bisa mengestimasi fixed effect model (dg cara LSDV-least square dummy variabel).
Oleh karena data Anda adalah struktur data panel (crossection dan time sereis), untuk menganalisa regresi berganda dengan variabel moderator, maka pecahkan setting data panel menjadi data crossection menjadi beberapa set sebanyak data series. Jadi gampangnya, jika data Anda 20 crossection dan 5 time series pecahkan menjadi 5 (dari time series) set data yang masing-masing mempunyai observasi 20 (dari crossection).
Estimasi masing-masing 5 set data tersebut dengan model regresi berganda (dg var moderator). (Anda Bisa gunakan SPSS atau program lain-nya).
Sehingga Anda akan mendapat menjawab: Bagaimana pengaruh variabel moderator disetiap 5 periode waktu?
Salam
Sanjoyo
trima kasih ya pak??^_^
Selamat pagi mas sanjoyo,saya mau tanya tentang modifikasi dummy variabel x tariff impor,yg pernah mas sampaikan di atas.Apakah mas punya referensinya buat saya sebagai acuan dalam tugas akhir.Terima kasih ya mas. Salam. Anto.
Coba lihat buku:
Jeffrey M Wooldridge, Introductory Econometrics: A modern Approach.
Jeffrey M Wooldridge, Econometric Analysis of Crossection and Panel Data.
Salam
Siang Pak,,
maw tanya tentang regresi data panel
1.pada analisis investasi di jawa barat….kan sy pake asumsi intersep berbeda karena efek wilayah n slope konstan…trus bagaiman pernyataan asumsi atw teori apa yg bs mendukung saia mengapa slopenya konstan ga berbeda,apakah dlm model slope berbeda ada asumsi yg harus di penuhi dan apakah asumsi itu berdasarkan awalan hipotesis kita ??
2. trus untuk memilih efek wktu atw wilayah atw ada keduanya ada pengujiannya??
3. ada ga pengujian bahwa slopenya harus berbeda2
4.trus apa jika data crossnya populasi ,trus wktunya sampel, maka efek nya hanya waktu ..karena data t sampel jd harus di uji??
5.pak punya refernsi untuk menguji otokorelasi dan heteroskesdatisitas antar model pada model FEM dan REM??
6.apa yg menjadi alasan kuat uji hausman dipakai untuk menbandingkan penaksir GLS dan LSDV??
7.ada referensi tentang penurunan rumus penaksir koefisien FEM oleh LSDV dan REM oleh GLS??
8.menurut HSIO : jika data diambil dr sampel individu suatu pop besar secara acak , maka random efek dipilih dan jika seluruh pop yang dipilih maka fixed efek yg tepat, yg saia tany dalam data saia adalah kot/kb di JAwa barat..berarti kan popls..trus hsl akhir pake REM..apakah bs model trsbt digunakan.karena REM cocok untuk sampel.??
trima kasih dan mohon bantuanuntuk dijawab karena sidang tinggal 2 minggu lagi
Mas Indra,
1. Dalam Model fixed effect, individual effect nya adalah kontanta-nya (C–dlm Eviews) dijumlahkan ke masing-masing koefisien (crossectionnya), karena konstanta (C) adalah variabel fixed dan koefisien (cross) adalah variabel Fixed. Sedangkan untuk model Random effect, individual effect nya adalah kontanta-nya (C–dlm Eviews) tak dijumlahkan dg koefisien (crossectionnya), karena konstanta (C) adalah variabel fixed dan koefisien (cross) adalah variabel random.
2. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data (PD) membagi One-way PD (utk individual effect dan Two-way (utk indidual effect dan Time effect). Penggunaannya tergantung dugaan kita apakah salah satunya atau keduanya.
3. Chow-test: Apakah model mengikuti model Pool (kontanta sama) atau model Panel (konstanta berbeda2).
4. Pada umumnya Analisis Ekonometrika menggunakan data sample. Apakah Anda yakin bahwa investasi yang dikumpulakan adalah populasi (semua perusahaan si sensus se JABAR)? BPS saja melakukan SENSUS/ SUPAS 5 tahun sekali dan yang disensus hanya beberapa variabel, dan variabel lainya adalah sample. Pilihan individual dan atau time effect tergantung dugaan kita.
5. William H. Greene, Econometric Analysis.
6. Ide dari Hausman test adalah orthogonality random effect dengan regresor-nya (detilnya lihat Greene)
7. William H. Greene, Econometric Analysis atau Jeffrey M Wooldridge, Econometric Analysis of Crossection and Panel Data.
8. Ya kira-kira begitulah pendapat HSIO, Namun menurut saya lebih tepat nya Data aggregate (bukan Populasi), Lihat Damodar Gujarati, Basic Econometrict. Kaitan tersebut untuk dugaan sementara (Hipotesis), lebih tepatnya Uji Hausman.
Siang Pak,,
Ada yang mo sy tnykan lagi..
1. klo kurun waktu mrpkn sampel, apakah sebelumnya ada perhtungn pengmbiln sampel wkt yg hrs diambil?
2. klo misalnya sy mengasumsikan intersep berbeda dan slope konstan, alasan tepat untuk menjelaskan knp slope utk var x nya konstan gmn yh pak?
3. Apa keuntungan bila kt pke yg balance panel ma unbalance panel?
4. Apkh metode OLS, FEM & REM itu umum untuk balance & unbalance panel jg bs digunakan?
Mohon bantuannya yh pak,,
Makasih….
Mba Hety,
1. Pengambilan sample atau prasyarat sample tergantung pada metoda estimasi yang digunakan. Bila data Panel, hasil simulasi Pesaran, paling tidak pengujian unit root test minimal 50 observasi. Pada model regresi linier yang diestimasi dg maksimum likelihood menyaratkan agar error model mengikuti distribusi normal. Demikian juga, metode OLS sangat sensitive terhadap data outlier.
2. …pertnyaan : klo misalnya sy mengasumsikan intersep berbeda dan slope konstan, alasan tepat untuk menjelaskan knp slope utk var x nya konstan gmn yh pak? ….
apakah yang maksud konstan = fixed ? kalau itu yang dimaksud, maka:
Kalau dalam panel: intercept (crosection) dan slope kontans (C–dlm eviews) maka berarti model-nya adalah random effect. intercepnya (random) dan slope kosntan (fixed) jadi tak bisa dijumlahkan.
3. Penggunaaan balance panel dan unbalance panel disesuaikan dengan keadaan data panel-nya. jika tahun tertentu ada varibel yang missing maka harus menggukan unbalance panel yang melakukan adjustment dalam estimasi.
4. Untuk model panel FEM dan REM diestimasi dg OLS dan GLS utk balance panel, sedangkan utk unbalance panel estimator tersebut OLS dan GLS perlu dilakukan adjustment (utk STATA dpt melakukan adjustment tsb, utk eviews belum).
salam
Pagi Pak Sanjoyo,
saya mahasiswa matematika yang sedang menyusun skripsi mengenai dynamic panel data.
Dalam penaksiran parameter digunakan metode instrumental variabel karena terdapat korelasi antara delta Y(i,t-1) dengan error term.
Nah yang saya bingung pak, penurunannya itu seperti apa? seperti OLS biasa atau gimana ya pak? dilakukan penginstrumenan variabel itu setelah dilakukan OLS (kita dapat taksiran parameter secara OLS setelah itu baru diproxi dengna delta yi.t-2) atau diproxi terlebih dahulu baru kita lakukan OLS biasa?
terima kasih banyak sebelumnya pak.
Nisma.
Mas Nisma,
Untuk Dynamic Panel Data untuk dengan Model AR(1), maka untuk mencari koefiisenya dilakukan first difference untuk menghilangkan otokorelasi errornya. Jadi modelnya:
Model: yit = a1 + a2.yit-1 + a3.xit + ci + uit
dg first diff:
delta yit = b1 + b2.delta(yit-1) + b3.delta(xit) + delta uit
setelah first diff tersebut, maka memenuhi ortogonal condition E(uit|yit, xit, xit-1, …)=0 –> tidak ada korelasi serial, maka dapat gunakan OLS. Dan Individual effect (ci) hilang digantikan dengan time effect (b1)
Persoalanya dalam dynamic panel ada masalah endogeneity (var endogen bersifat eksogen sehingga cenderung berkorelasi dg error) E(yit-1.delta uit) tak sama 0. Oleh karena itu, perlu gunakan instrumen variabel sebagai wakil dari variabel yang bermasalah (endogeneity). Intrumen variabel yit-1 adalah yit-2.
Untuk mengatasinya dengan menggunakan 2SLS:
step 1: run regresikan delta yit-1 dengan delta yit-2. Estimate nilai delta yit-1 sebut delta yit-1(cap).
step 2: run regresikan delta yit dengan delta yit-1(cap), delta xit.
Salam.
Malam pak,,
Pak data sy berupa unbalance panel, tp untuk teori tw konsep untk metodenya sy msh bingung, sy mohon penjelasanY pak & klo ada sy butuh jurnal tw materiY dlm bhs indonesia agar mudah dimengerti.
ohy untuk unbalance panel da yg one-way & two-way, itu pa bedaY yh pak?
Ditunggu jwbY pak,,
Thanks,,
Mas Alfan,
Sebagai dasar untuk analisis unbalance panel data coba lihat dahulu balance panel data (bisa dilihat pada artikel Model Panel Data, silahkan dowload materinya). Dalam Artikel tersebut dijelaskan bahwa estimator yang digunakan adalah OLS (fixed effect model) dan GLS (random effect model).
Sedangkan unbalance panel untuk setiap data crossection (mis, kabupaten atau propinsi) mempunyai data seriesnya berbeda (mis, utk Propinsi A ada data series 10 tahun, namun utk Propinsi B cuma 9 tahun).
Oleh karena itu, estimasi-nya perlu dilakukan penyesuaian dg cara model panel tersebut dikelompokan pada berdasarkan pada series yang sama, kemudian dicari matrik covarian residualnya yang digunakan sebagai weighted untuk estimasi koefisiennya. (lihat detil Baltagi, Econometric analysis of Penel data). Saya belum menemukan buku yang berbahasa Indonesia.
Paket program untuk analisis unbalance panel data adalah STATA yang sudah melakukan adjustment/ weighted untuk estimasi koefisiennya. Saya belum melihat Eviews dapat melakukan unbalance panel ini.
Yang dimaksud dg one-way adalah model panel dg individual efek (baik Fiexed maupun random model), sedangkan two-way adalah model panel dengan individual efek dan time efek. Kedua istilah ada dalam model balance maupun unbalance panel.
Sebagai perbandingan, Baltagi (Econometrict Analysis of Panel data, ed2) yang memperkenalkan one-way dan two-way. Greene (Econometric Analysis, ed 3) tidak (belum ?) memperkenalkan time effect. Wooldridge (Econometric Analysis of Crossection and Panel Data) mengistilahkan first difference model sebagai metode estimasi untuk melihat time effect.
Salam
Permisi pak sanjoyo, saya adalah mahasiswa statistika yang sedang menyusun tugas akhir. Metode yang saya gunakan adalah Generalized Estimating Equations (GEE). Di kampus saya, metode ini termasuk metode yang baru pertama kali digunakan. Apakah bapak punya bahan untuk metode GEE tersebut? Sekian, terima kasih.
Mas Prima,
Untuk bahan yang berkaitan dengan GEE coba lihat di URL kli disini. Ini secara ringkas itu sudah menjelaskan GEE termasuk estimasinya.
Salam
siang pak… salam kenal
sya adalah mahasiswi matematika yg sedang mengambil tugas akhir. kebetulan TA sya berhubungan dg ekonometrika, yaitu tentang perbandingan ARIMA dan VAR pd peramalan ekonomi. yg akan sya bandingkan adlh hasil peramalannya, nantinya akan dicari mana yang mendekati dengan nilai aktualnya. menurut bapak apakah pemikiran sya ini benar?
data yang akan diuji adlh data mengenai harga karet dan permintaan karet remah di Indonesia. Dimana pd pengujian VAR harga karet(Z1) dan permintaan karet(Z2). mohon tanggapannya dari bapak.. trimakasih
Mba Sani,
ARIMA dan VAR saya kira tidak sepadan untuk dibandingkan, karena model ARIMA hanya untuk satu variabel sedangkan model VAR untuk minimal dua variabel.
Kalau maksud penelitian-nya adalah untuk memproyeksi harga karet dan permintaan karet secara univariate (sendiri sendiri) gunakan ARIMA. Namun, jika dilakukan multivariate (sekaligus) gunakan VARMA (namun hanya Program SAS yang bisa lakukan ini). Jadi, Anda bisa bandingkan antara ARIMA dan VARMA.
Kalau maksud penelitiannya adalah mencari hubungan permintaan karet dipengaruhi oleh harga karet bisa gunakan model regresi linier biasa (Cat kedua variabel stasioner).
Bila variabel harga karet dan permintaan karet tidak stasioner bisa gunakan VAR.
Bila variabel harga karet dan permintaan karet tidak stasioner, namun kedua variabel tersebut terkointegrasi bisa gunakan ECM.
Salam
pagi pak,,
Tny lg gppkn,,
apakah rumus yg digunakan pada unbalance panel dengan FEM tdk jauh berbeda dengan FEM pada rms balance panel? yg membedakn cuma jml keseluruhan observasi yg akan mempengaruhi perhitungn estimasi Bnya, bnrkh itu?
Mas Alfan,
Rumus untuk estimasi koefisien model Panel data untuk unbalance panel dan balance panel berbeda. Lihat Batagi (Econometric Analysis of Panel Data, ed 2) hal 13 (untuk balance panel-FEM) dan hal 161 (untuk unbalance panel).
salam
pak maw tanyx lg??
1.klo bedanya analisis data panel dengan analisis data multilevel apa??kan kedua duanya memperlihatkan efek yg mengakibatkan model yg berbeda2???
2.pak ada ga jurnal teori dan rumuz untuk pengujian heteros dan otokorelasi .antar model dalam FEM..??trus nama ujinya apa??
3.saia msh bingung bedanya tujuan analisis multilevel ama data panel>?apa yg membedakannya??
4.pak punya langkah2 manual mengenai langkah-langkah menaksir FEM ama REM???
trima ksh pak mohon di jawab??
Mas Indra,
1. Perbedaannya, dari struktur data: Analisis Panel Data mengandung data crossection dan time series, sedangkan Analisis Data Multilevel hanya data crossection, namun berstruktur misalanya data level 1 (kecamatan) data level 2 (Kabupaten). Perbedaan dari segi permodelan, Analisis data panel berupaya untuk mencari individual efek dengan cara memisahkan efek tersebut pada error-nya melalui metoda LSDV, FEM atau REM. Sedangkan Analisis Multilevel berupaya mencari individual efek (level 2) dengan cara memodelkan lagi koefisien individual efek dengan variabel independen (pada data level 2),misalkan
yij = a0j + a1.xij + uij —> data level 1
a0j = b1 + b2.zj —> data level 2
Analisis data multilevel banyak dikaji di bidang Statistika (Multivariate Analysis), sedangkan Panel data banyak dijumpai pada bidang Ekonometrika.
2. Lihat buku Greene, Econometrict Analysis sudah dapat menjelaskan ttg Panel data termasuk Uji LM dan LR untuk kasus herosedastisity dan SUR. Kalau jurnal bisa browsing dan dapat ribuan artikel, namun biasanya tak detil.
3. lihat no 1;
4. Langkah manual LSDV, FEM dan REM dengan Eviews, silahkan download di Blog ini pada page “Materi Ekonometrika” yaitu Struktur Panel Data.
Salam
Tny lg pak,,
pak untuk menganalisis unbalance panel dengan LSDV pada software STATA dan EVIEW gmn tahapannya?
apakah pada unbalance panel jg hrs diuji penyimpangan asumsiY? Bgm?
Mas Alfan,
Analisis Panel data (balance panel) dengan Eviews bisa lihat step-step pada:
(a) Panel Data dengan Struktur Unstack.
(b) Panel Data (balance panel) dengan struktur Stack
Eviews belum ada menu untuk unbalance panel, sedangkan STATA sudah ada.
Saya memang belum buat (nanti akan) step-step analisis panel data dengan STATA. Namun, banyak resource di Web ttg hal tersebut, salah satunya lihat di Data and Statistik ttg STATA.
Salam
maw tanyx pa:
1. kenapa dalam model regresi panel : REM memakai GLS , alasanya apa??trus kenapa ga pake OLS atau WLS?
2. apa perbedaan WLS dengan GLS>>>dasar ap yg hrs dipenuhi WLS atau GLS sehingga kita pake metoda itu??
mohon pak di kasih penjelsan detail..klo bs dikasih teorinya>>
trima ksh
@Elfiyan,
Misalnya model panel data: yit = b0 + xit.b + uit,
uit = ci + eit
di mana ci adalah individual effect (unobserved), xit=matrik independ variabel, b=vektor (koefisien), eit=error (homosedastik dan non-otokorelasi)
Model FE mengasumsikan xi dan ci berkorelasi (xi dan ci adalah fixed), sehingga E(uiui’|xici)=Covarian (dengan diagonal varian homogen dan non-diagonal covarian=0). karena covarian error-nya adalah homosedastis, maka dapat gunakan OLS.
Model RE mengsumsikan xi dan ci tak berkorelasi (xi=fixed dan ci=random), sehingga E(uiui’|xici)=Covarian (dengan diagonal varian tak homogen dan juga non-diagonal covarian tidak sama dg nol). karena covarians error-nya adalah heterosedastis dan ada otokorelasi, maka dapat gunakan GLS. (Cat: WLS digunakan hanya untuk covarians error-nya heterosedastis, namun tidak ada otokorelasi).
Itulah kunci dari perbedaan RE dan FE termasuk kenapa gunakan OLS dan GLS. Namun, secara detil bisa baca buku Greene, Econometrict Analysis.
Salam
mau tanya pa,..
skripsi saya menggunakan pooled time series dengan LSDV, dengan dummy crosssection. hasil perhitungan spss 12,r square adjust 0.766, pers regresinya :
Y=10138+0.210×1+0.87×2+1.578d2+2.043d3
bagaimana penafsirannya untuk var dummy d2 dan d3
terima kasih banyak, jawabannya akan sangat berharga untuk membantu skripsi saya
@Suci,
Jika Y, X1 dan X2 bukan transformasi, dan ada 3 individu (crossection)=(ind1 sbg basis dan indv2 dan indv3 dengan dummy d2 dan d3, maka interpretasi sbb;
Interpretasi umum: individual efek untuk individu 2 lebih besar 1.578 unit (bergantung satuan var Y) daripada individu 1. individual efek untuk individu 3 lebih besar 2.043 unit dibandingkan dengan individu 1.
atau
bisa juga diintepretasikan (Wooldridge), bila terjadi perubahan pada x1 dan x2 secara bersama-sama maka dampak individu (individual efek) untuk indv1 sebesar 10138, indv2 sebesar (10138+1.578), dan individu 3 sebesar (10138+2.043).
Yang paling penting adalah mendefinisikan invidual efek yang unobserved, misalkan
Y (output), X1 (kapital) dan X2 (labor), sesuai dg model Cobb_Dauglas bahwa output dipengaruhi oleh kapital dan labor. Namun kita menduga bahwa faktor managemen skill (unobserved) juga akan mempengaruhi output, sehingga kita menduga bahwa managemen skil sebagai individual effek.
Salam
Yang terhormat pak sanjoyo
saya mahasiswa yang melakukan tugas akhir..
saya ingin tanya ke bapak, jika hasil uji saya dengan GARCH
semua independen variabelnya tidak signifikan, apa yang bisa saya simpulkan dari hasil tersebut??
model saya : VaR JSX = VaR FTSE + VaR S&P +VaR Nikkei.
Terima kasih banyak
@Jacki,
Pertama, perlu coba-coba segala model GARCH, ARCH, EGARCH atau M-ARCH (atau lainnya yang tersedia di EVIEWS) termasuk dicoba dengan berbagai lag.
Kedua, bila hasil pertama tidak bagus, perlu dicoba satu-satu independen variabelnya (JSX vs FTSE, JSX vs S&P, atau JSX vs Nikkei) dengan berbagai model juga. (lihat pertanyaan & Jawaban sebelumnya @Yuda (JSX vs DJ), mirip dg kasus ini) .
Salam
Pagi pak,,,
mksih buat jwbn2 atas pertanyaan sy sebelumnya.
Ohy pak, klo dlm suatu penelitian kt langsung memilih menggunakan slh satu metode (OLS/FEM/REM) tanpa melakukan uji chow-test/ uji hausman terlebih dahulu apa g mslh?
@Alfan,
Untuk tidak memperhatikan Chow-test (Model Pool vs Fixed Effect) saya kira tak apa apa (karena menurut Woolldreidge bahwa individual effect tak perlu diestimasi).
Namun, Untuk Uji Hausman (Fixed vs Random) perlu dilakukan, karena asumsi kedua model tersebut berbeda, FE (asumsi independen var dg error berkorelasi) dan RE(asumsi independen var dg error tak berkorelasi).
Salam
pak pa bedanya unbalance panel biasa dengan dynamic unbalance panel?
apakah untuk unbalance panel tdk bs menggunakan SAS?
dicomment bpk, sebelumnya mengatakan : “untuk Eviews 5.1 estimasi parameter untuk unbalance panel hanya bisa digunakan model Fixed Effect”, untuk itu tahapannya pd eview masuk ke mn yh Pak?
Trims…
@Alfan,
Sorry, saya koreksi : Eviews 5.1 bisa mengestimasi model panel data dengan individual efek (FE dan RE), namun tidak menyarankan untuk mengestimasi time effek (Panel option–> Effect Spesification–> Period –> None (jangan disi dg Fixed atau Random).
Analisis Panel data (balance panel) dengan Eviews bisa lihat step-step pada:
(a) Panel Data dengan Struktur Unstack. Jika balance panel (klik option balance panel-kotak kanan bawah pada waktu estimasi, jika unbalance panel kosongkan kotak tersebut).
(b) Panel Data (balance panel) dengan struktur Stack (estimasi model secara otomatis akan melakukan penyesuaian untuk balance maupun unbalance panel data).
Panel statis dan panel dinamis perbedaanya pada model adalah adanya variabel (pada sisi kanan) dengan lag (dinamis) dan tanpa lag (statis).
Salam
Asslm..Wr Wb
pagi pak,..
saya mahasiswa sedang menyusun tugas akhir,ada beberapa pertanyaan yang ingin disampaikan
penelitian saya mengambil panel data dengan var y=laba, x1=modal kerja, x2=leverage operasi pada 3 perusahaan(cross section) dan 12 triwulan(time series), bagaimana tahap pengambilan model dan uji apa saja yang harus dilakukan
Terima kasih Banyak
@Novita,
Secara ringkas step-stepnya Panel Data:
1. Estimasi dengan Fixed Efect.
2. Uji Chow-test (Pool Vs Fixed effek).
(a). Jika Ho diterima, maka model pool. (selesai sampai disini).
(b). Jika Ho ditolak, maka model Fixed efek. (teruskan step 3)
3. Estimasi dengan Random Efek.
4. Uji Hausman (random Vs Fixed).
(a). Jika Ho: diterima, maka model random efek (selesai sampai disini).
(b). Jika Ho: ditolak, maka model fixed efek (lanjutkan step 5)
5. Uji LM test :adanya herosedastisity antar kelompok individu (crossection).
Ho: Homosedastik
H1: Heterosedastik
(a) Jika Ho diterima, maka model homsedastik (selesai)
(b) Jika Ho ditolak, maka model heterosedstik. Solusi: dg Crossection Weight (dan lanjutkan step 6)
6. Uji LR test: adanya hetrosedastik dan otokorelasi antar kelompok individu (crossection).
Ho: Struktur heterosedastik
Ho: struktur SUR
(a). Jika Ho diterima, maka model herosedastik. Solusi: dg Crossection Weigth (sama dg 5.b)
(b). Jika Ho ditolak, maka model SUR. Solusi: dg Crossection SUR.
Untuk Cara penggunaan Eviews lebih detil lihat:
(a). Bila setting struktur data “unstack” (object–>Pool) klik tulisan Panel data.
(b). Bila setting struktur data “stack” (object–>panel) klik tulisan Penel data dg Eviews.
Salam.
ass pa mau tanya..kalau perhitungann value at risk untuk risiko kredit gimana??
@Dini,
Ass.
VaR untuk portfolio investasi (stock) kita dapat menghitung dari data historis harian (dari Stock Market) nilai dari protfolio tersebut, kemudian bisa dicari distribusi peluangnya sehingga dapat diperoleh VaR 99% tingkat kepercayaan.
VaR untuk resiko kredit agak susah memang karena non-tradeble (tidak seperti stock). Untuk membentuk distribusi peluangnya perlu dicari informasi credit rating dari borrower dan jumlah porfolio loan. Coba lihat buku “Credit Risk Measurement” by Anthony Sounders & Linda Allen, terbitan John Wiley.
Salam
Pak, penelitian saya mengenai perbankan menggunakan data panel (unbalnced), dengan total 56 observasi. Setelah dilakukan regresi ternyata terdapat autokorelasi, saya sudah perbaiki dengan menambahkan lag dependen variabel, namun nilai DW tetap masih rendah.
Lalu saya tambahkan variabel AR(1), dan menghilangkan lag dependen variabel td. Dan nilai DW sudah tinggi, tidak terdapat autokoelasi.
Saya sudah cb lakukan seperti saran Bapak di blog, tp masih ragu. Karena terdapat variabel inti (independen) yang tidak signifikan. Apa saya bs berkonsultasi langsung dengan Bapak?
Saya mahsiswi FEUI jg.
Terima kasih..
Mba Deena,
Boleh aja, tapi waktu saya terbatas yaaa….., maklum saya juga lagi selesaikan Disertasi yang sudah mepet waktunya. (SMS aja: 08158027172).
Salam
salam..
sekedar ingin bertanya pak..
1. mengapa model AR dalam time series ditampilkan dengan ACF dan MA dengan PACF??
2. apa alasan kenapa kita menggunakan uji kolmogorov smirnov untuk uji normalitas??
3. ciri-ciri dari uji kolmogorov smirnov??untuk jenis data seperti apa??
4. apa alasannya untuk menguji keberartian model menggunakan uji F dan uji koefisien model menggunakan uji t (dalam analisis regresi)??
5. kenapa uji hausman tuk menguji kelayakan apakah FEM atau REM???
6. kapan kita menggunakan SSE, MSE, MAD dan MAPE??serta AIC dan SBC??apa pula yang membedakannya??
7. apakah bisa melakukan perbandingan antara ARIMA dan Holt untuk mendapatkan hasil ramalan yang akurat serta model peramalan yang tepat??
Mba Ditha,
Pertanyaan Anda terlalu luas hampir semua materi ekonometrika, coba lihat (klik) di Blok FORUM DISKUSI EKONOMETRIKA sudah saya posting tulisan materi ekonometrika dari Basic sampai tingkat lanjutan.
Salam
mas saya mau tanya tentang interpolasi di eviews. data saya terdiri dari tenaga kerja (orang), kapital (rupiah), upah (rupiah). data saya seriesnya 4 (dari 2004 sampai 2007), dan cross nya 5. sudah dicoba diinterpolasi dengan 7 metode yg ada di eviews, hasilnya constant (average & sum) bernilai positif. dan sisanya bernilai negatif. secara logika, karena tenaga kerja satuannya orang maka yg diterima dengan interpolasi metode constant. nbamun saya tidak menemukan literatur secara detail tentang metode2 tersebut. mohon penjelasannya.
apakah juga dalam meregres saya perlu menguji stasionaritas? dan juga ECM?
untuk uji LR dapat dijelaskan lagi detailnya? dan masalah otokorelasi, saya pernah baca dibuku pak nachrowi bahwa masalah otokorelasi dalam data panel dapat diabaikan, bisa dijelaskan?
terimakasih
@Sugiono,
Ass.
Saya belum jelas data mana yang akan diinterpolasi dari pernyataan Anda.
Namun, dari pernyataan Anda tentang interpolasi program Eviews (7 metode), mungkin yang dimaksud adalah konversi frekuensi. Jadi Eviews menyediakan sbb:
(a) High to low frequency (mis. konversi data kuartalan menjadi tahunan). Dan ada beberapa macam pilihan ialah, Average (dirata-ratakan), Sum (dijumlakan), First (ambil data pertama), dll)
(b) low to high frequency (mis. konversi data tahunan menjadi kuartalan). disini perlu asumsi tren data, ialah Constan match average (data dibagi 4), constan match sum (data kumulatif), dll).
Literatur tersebut, lihat saja pada Guidance pada Eviews (itu hanya penjumlahan atau rata-rata biasa, dan model exponensial biasa).
Jika kita menduga data tidak stasioner perlu uji non stasioneritas.
Maksud ECM? dalam VAR -Error Corection Model atau dlm Panel data -Error Componen Model (Baltagi)? Jika yang dimaksud ECM dalam Panel data adalah model Fixed efek dan random efek.
Uji LR untuk lebih detil lihat tulisan saya Penel Data. Silahkan Download Materinya untuk penggunaan dg Eviews.
Masalah Otokorelasi dalam data panel dapat diabaikan jika data series-nya sedikit atau crossectionnya lebih dominan daripada data series. Nampaknya data Anda seriesnya 4 dan crossectionnya 5 jadi crossection > data series sehingga masalah korelasi serial pada error panel data dapat diabaikan.
Wass.
Assalamualaikum Pak Sanjoyo,
Pak saya mau nanya, ketika kita melakukan uji kointegrasi johansen (dg menggunakan eviews), penentuan lag-nnya bebas sampai kita mendapatkan kesimpulan bahwa variabel2 yang kita uji terkointegrasi, atau lagnya tertentu (misalnya sebesar lag yang kita gunakan dalam model penelitian kita). Terima kasih Pak
@Hendri,
Ass.
Sewaktu kita uji johansen penentuan lag-nya adalah maximum 2 Lihat guideline Eviews. Pilih poin 6 (summary) bila kita tak yakin model dengan/tanpa intercep dan/atau trend dan pilih angka yang paling besar (kecuali model kuadratik yang jarang digunakan).
Wass.
Oh ya, tambahan Pak. apa maksud dari kolom pertama dari hasil uji kointergrasi yang berisi informasi bertuliskan none, at most 1, at most 2, dst. Yang saya tahu jumlahnya akan sama dengan jml variabel yang kita uji, dan apakah masing2nya harus signifikan pada critical value nya agar dikatakan berada dlm bentuk kointegrasi. Terima kasih lagi Pak
@Hendri
Ass.
Bila tanda None* artinya (Ho: r=0 tdk kointegrasi) signifikan (Ho ditolak) maka 1 vektor terkointegrasi.
Bila tanda at most 1* artinya (Ho: r=1 1 vektor terkointegrasi) signifikan (Ho ditolak) maka 2 vektor terkointegrasi.
Bila tanda at most 2* artinya (Ho: r=2 2 vektor terkointegrasi) signifikan (Ho ditolak) maka 3 vektor terkointegrasi.
Bila tanda at most 3 (tanpa bintang) artinya (Ho: r=3 3 tdk terkointegrasi) non-signifikan (Ho diterima) maka 3 vektor terkointegrasi.
….dst.
Lihat contoh pada tulisan saya klik disini dan silahkan download materinya.
Wass.
selamat malam pak Sanjoyo, saya ingin bertanya. saya masih bingung bagaimana cara membaca hasil output VAR dengan E-views. apakah dengan melihat nilai t-statistik?lalu dibandingkan dengan apa? mohon bantuannya pak,terimakasih!
Balas
@Amaliah
Ass.
Sudah saya jawab di klik disini.
Wass.
selamat malam,
pa aq mw tanya ttg mencari konstanta pemulusan triple eksponensial…
bagaimana langkahnya dan penggunaan softwarenya..
terima kasih
@Nost,
Ass.
Di Eviews 5.1 cuma ada eksponensial smoothing untuk singgle dan Double. Untuk tripple, Eviews 5.1 belum tersedia menu-nya. Mungkin SAS?
Wass.
Askum..
Pagi pak,,,
ada yg mo sy tnykn,,
1.apa ci perbedaan penggunaan model SUR (SeeminglyUnrelated Regression) dan swamy Random coefficient model dibanding OLS,FEM dan REM?
2.Dlm bku Hsiao Cheng, dikemukakan dr analisis data panel tdpt 5 asumsi yg dpt digunakan yg mungkin terjadi, apakah utk tiap kemungkinan tsbt jg dpt terdiri dr/menggunakan metode OLS,FEM,REM?
Trims
@Hety,
Dalam Model Panel data dg FEM atau POOL(common) kita gunakan GLS Weight Crossection weight (jika terjadi Heterosedastisity antar individu- crossection dan gunakan GLS SUR (jika terjadi Haterosedastisity dan autocorrelation).
Dalam Model Panel data dg REM kita menggunakan GLS namun perlu diestimasi covarian error-nya yang disebut Feasible GLS dg berbagai metoda (Swamy-Arora, Wansbeek Kapteyn) dan teknisnya lihat guidance Eviews.
Asumsi model panel POOL(commaon), FE dan RE tergantung dari asumsi yang kelima disebut tsb. Namun yang terpenting untuk model Panel data statik adalah apakah error berkorelasi/ tidak dg variabel eksogen. Lihat tulisan saya ttg Hausman test untuk melihat perbedaan asumsi model FE dan RE.
hmmm…. maaf mas…
klo SAS ada carany g??
thx…
@Nost,
Ass.
Kayaknya sih dg SAS bisa, coba lihat program di web site ini.
Wass.
Pagi Pak,,
Pak sy mau tny, apa bedanya analisis data longitudinal dan data panel? untuk kondisi sprt membedakan penggunaan data trsbt?
Trims..
@Ilham,
Ass.
Prinsipnya sama dan kadang-kadang bisa ditukar-tukar, Namun, hal khusus pada longitudinal adalah invidu tersebut diamati secara terus menerus (longitudinal).
Was.
maaf Pak mau tanya lagi tentang uji LM dan uji LR. saya masih belum bisa menjalankan contoh tulisan pak sanjoyo mengenai data panel.
mohon bimbingannnya secara mudahnya.
terimakasih
@Sugiono,
1. Untuk Uji LM.
(a) Dalam Estimasi Model Penel Data dg Struktur “Unstack” (Object POOL), coba estimasi dengan fixed efek (Crossection Fixed) dan Weight (no weight). Setelah itu beri nama FEM.
(b) Ketik (copy-paste) program di bawah ini:
‘LM test for Choosing Estimator Hetero VS Homo
‘Created by Sanjoyo (26/09/2007) for teaching assistance econometrics 2
FEM.makeresid(n=residual)
scalar T=FEM.@regobs
scalar n=FEM.@ncross
matrix residm = residual
matrix rescov = (@transpose(residm)*residm)/T
vector rescovd = @getmaindiagonal(rescov)
scalar ssr =FEM.@ssr
vector LM1 = (rescovd/ssr-1)
vector qform = (@transpose(LM1) * LM1)*T/2
if qform(1,1)>=0 then
‘ set table to store results
table(4,2) result
setcolwidth(result,1,20)
setcell(result,1,1,”LM test for hetero versus homo”)
setline(result,2)
!df=n-1
setcell(result,3,1,”chi-sqr(” +@str(!df) + “) = “)
setcell(result,3,2,qform(1,1))
setcell(result,4,1,”p-value = “)
setcell(result,4,2,1-@cchisq(qform(1,1),!df))
setline(result,5)
show result
else
statusline “Quadratic form is negative”
endif
2. Untuk Uji LR silahkan Anda coba seperti diatas (lihat bahan Struktur Panel data di Materi Ekonometrika di Blog ini)
Was.
Saya appreciate sekali dengan tulisan dan blog yang sangat istimewa ini.
Maju terus INDONESIA
Sukses selalu Pak
regards
d.s
diassatria.web.id
Asalamu alaikum,
Kenalkan saya Athar, sekarang lagi tesis S2 di MPKP FE UI dan permasalahan sekarang saya adalah dalam melakukan pengujian adanya heteroskedastistas pada model FE, terkait itu
saya mau tanya Tentang uji LM tiga hal:
Sebelumnya saya telah mencoba mengikuti langkah yang Bapak berikan, mungkin karena katerbatasan saya, sehingga sy masih menemukan masalah2 tentang langkah tersebut:
1). saya coba pas baris
“if qform(1,1)>=0 then” lalu kok muncul pesan “flow of control statement excuted from command line”
2).pada baris “setcell(result,3,1,”chi-sqr(” +@str(!df)+ “) = “)” dan setcell(result,4,2,1-@cchisq(qform(1,1),!df)) kok keluar comment !df not defined?
3) Lalu pada show result, hanya muncul sbb
LM test for hetero versus homo
76.851578
p-value = 0.05
Apakah yang masih mesti saya perbaik untuk uji LM tersebut?
Terimakasih banyak sebelumnya
Atar
@Altar,
Mungkin bisa coba lagi untuk Uji LM sbb:
(a) Dalam Estimasi Model Penel Data dg Struktur “Unstack” (Object POOL), coba estimasi dengan fixed efek (Crossection Fixed) dan Weight (no weight). Setelah itu beri nama FEM (Jangan lupa beri nama FEM !!!).
(b) Ketik (copy-paste) program di bawah ini:
‘LM test for Choosing Estimator Hetero VS Homo
‘Created by Sanjoyo (26/09/2007) for teaching assistance econometrics 2
FEM.makeresid(n=residual)
scalar T=FEM.@regobs
scalar n=FEM.@ncross
matrix residm = residual
matrix rescov = (@transpose(residm)*residm)/T
vector rescovd = @getmaindiagonal(rescov)
scalar ssr =FEM.@ssr
vector LM1 = (rescovd/ssr-1)
vector qform = (@transpose(LM1) * LM1)*T/2
if qform(1,1)>=0 then
‘ set table to store results
table(4,2) result
setcolwidth(result,1,20)
setcell(result,1,1,”LM test for hetero versus homo”)
setline(result,2)
!df=n-1
setcell(result,3,1,”chi-sqr(” +@str(!df) + “) = “)
setcell(result,3,2,qform(1,1))
setcell(result,4,1,”p-value = “)
setcell(result,4,2,1-@cchisq(qform(1,1),!df))
setline(result,5)
show result
else
statusline “Quadratic form is negative”
endif
Was.
Asalamua alaikum,
terimakasih atas tanggapannya,
sambil saya mencobanya, saya ada pertanyaan lagi (maaf kalau negoborong):
Terkait uji endeogeinity dan section weight dan white heteroskedasticty
1. Bagiamana langkah pengujian endeogeinity pada model fixed effec atau RE di eviews 4?
2. Apakah jika saya hanya menggunakan cross section weight dan white heteroskedasticty pada eviews sudah cukup (secara ekonometrik) untuk menghilangkan heteroskedastisitas pada model fixed effect meskipun saya tidak melakukan uji LM?
Tterkait interpretasi individual effect Fixed Effect dan RE,
3. Saya pakai eviews 4, bagaimanakah saya memunculkan individual effect pada FE, (saya telah membaca arahan Bapak dari pertanyaan yang sama di blog ini ) namun maaf saya masih belum ngeh cara memunculkannya individual effect tsb padahal pada awal struktur data saya pilih pooled. mohon saya diberi langkah2 teknisnya dalam eviews 4?
4. Terkait cara interpresi individual effect seperti contoh yang Bapak kasih (contoh di handout Bapak tentang Investasi), misal:
_Bal-C : 92.54
_DKI-C: -76
_JBR-C : -29337
_JTG-C: -242.17
_JTM-C: -57.89
interpretasi: Bila mana ada perubahan Consumsi dan market value of firm baik antar daerah maupun antar waktu, maka propinsi Bali akan mendapatkan pengaruh individu terhadap investasi sebesar: 92.54 sata satuan,
Pertanyaan saya adalah:
bagaimana halnya cara interpretasi untuk propinsi lainnya, misalnya DKI dengan individual efectnya yang negatif yaitu -76 ?
Jazakallohu khoiran, Terimakasih atas tanggapannya
Atar
@Atar,
Ass.
1. Persoalan endogeneity pada panel data, berimplikasi pada apakah independen variabel berkorelasi dengan error (didalamnya terdapat individual efek). Test yang umum digunakan adalah Hausman test (untuk memilih model fixed efek atau random efek).
2. Secara prosedure harus diuji terdahulu. Walupun secara taktis bisa lakukan weigted terdahulu dan hasil nya lebih bagus daripada tidak di weigted, maka untuk mendukung tersebut dilakukan pengujian.
3. Coba lihat lagi step-step pada materi (klik: Struktur Panel Data) yang ada juga di blog ini pada page “Materi Ekonmetrika”. Di materi tersebut dijelaskan penggunaan Eviews dari Input excel –> masuk ke workfile Eviws. Sewaktu estimation method, lihat di Fixed & Random Efek –> Crossection–> Fixed (dr tiga pilihan: none, fixed, random).
4. Sebetulnya kurang pas interpretasi tsb (Handout tsb dibuat 1 tahun yg lalu). Nilai tersebut bisa diilustrasikan seperti anak tangga bertingkat. Nilai tersebut adalah nilai relatif, jadi jumlahkan semua dengan nilai terkecil. JTG =0 (-242,17 + 242,17); Bal = 334,71 (92,54 + 242,17); …dst.
Jadi interpretasi: Bila mana ada perubahan Consumsi dan market value of firm baik antar daerah maupun antar waktu, maka propinsi Bali akan mendapatkan pengaruh individu terhadap investasi lebih besar: 334,71 unit satuan dibandingkan dengan Jawa Tengah. dan setrusnya sama dengan propinsi lainnya.
Saya menyarankan untuk gunakan Eviews 5.1, karena untuk Uji Hausman (fixed vs random) hanya ada di Eviews 5.1.
Wass.
Maaf pak nyusul satu lagi,
Setelah saya cek bentuk data panel saya di menu views ternyata “spreadsheet (stacked data)” pertanyaannya Bagaimana ya cara memformat data panel saya tsb hingga menjadi format unstack?
Nuhun..
Terimakasih banyak Pak, modul tersebut sudah lama saya download dari blog Bapak, Alhamdulillah.
Untuk uji Hausmann di eviews 4.1 saya lakukan dengan manual karena belum punya eview 5.1, dulu saya dapat waktu asistensi ekonometrik.
Untuk 3 masalah saya jelas,
1. cuman masalah masih dalam memformat data menjadi Unstack untuk uji LM ?
Kalau pakai mau langkah manual untuk menghitung LM:
2. apakah n, pada Chisquare (n-1,alfa) adalah banyaknya individual/cross section atau banyaknya derajat bebas yang dilihat dari jumlah var bebas?
3. Bagaimana menghitung variansi residual persamaan ke i dan varian residual persamaan secara manual di eviews?
Soalnya saya telah membaca modul tsb, namun saya belum tahu cara membentuk data menjadi unstack? ,
Mohon maaf jika hal ini menjadi berkepanjangan saya bertanya ke Bapak,
Terus terang blog Bapak telah sangat membantu khususnya bg saya, semoga Bapak mendapat gajaran yang berlipat,
wassalam
@Atar,
Ass.
1. Untuk “unstack”, susunlah dalam excel berdasarkan series (mis th 2000-2007 dg lajur baris), sedangkan variabel tersusun kolom. Jadi jika ada 1 variabel (INV) dengan 10 individu/ crosection (A, B, C,…dst), maka ada 10 variabel (10 kolom) dg nama: INV_A, INV_B, …dst. Varibel lain juga diperlakukan sama seperti itu. Setelah itu, tinggal copy-paste ke Eviews workfile.
2. n adalah banyaknya individu/crosection.
3. Untuk mencari varian residual persamaan ke i dg Eviews. Estimasi model FE tanpa weigted (none). setelah itu, klik: View–> residuals–> Covarians matrix. Nilai diagonal matrik tersebut adalah menujukan varian residual persamaan ke i . Sedangkan varian residual persamaan FE, lihat hasil persamaan tersebut paling bawah, nilai “S.E. of regression” dengan Anda kuadratkan nilai tersebut maka itu adalah varian residual persamaan FE.
Jadi tinggal masukan hasil tersebut dg statistik Uji LM akan Anda peroleh. Dan Bandingkan dengan Chi-kuadrat (n-1,alapa) dimana n adalah jumlah crosection.
Wass.
Terimakaih banya atas masukan berharga ini, sukses buat Bapak ,Amin
Asalamu alaikum
Bapak yth, semoga kabar Bapak baik2, amin
,Izinkan saya memborong lagi pertanyaan ke Bapak, semoga Bapak diberikan kelapangan, karena saya tahu Bapak juga sangat sibuk,
1.Kemarin saya telah melakukan uji LM, namun saya masih ragu apakah T atau jumlah observasi yang dimaksud adalah total panel (unbalanced) observation atau jumlah seriesnya?
2.Untuk meyakinkan saya lagi, apakah Varians variabel gangguan sama dengan kaudrat dari S.E. of regression yang terdapat di hasil olahan eviews?
3.Saya membaca di Buku Agus Widarjono, bahwa heteroskedastisitas bisa disembuhkan dengan transformasi model dengan membagi masing-masing variabel dengan Varian variabel gangguan, kalau ya terkait dengan no.2, apakah ketika saya dari pengujian LM menemukan model FE mengandung hetero, kemudian saya lakukan transformasi tsb maka model FE otomatis bebas hetero, apakah demikian benar?
4.Apakah benar jika semua koef variabel signifikan, uji t dan F signifikan, Maka masalah hetero bisa dikesampingkan?
5.Jika ada sebagian data saya ada dalam prosen (%) apakah benar tidak boleh di loglin, linier log atau double log kan? Jika boleh, Sekaligus mohon referensi yang membolehkannya?
6.Yang terakhir adalah saya telah menyusun data unstuck (bentuk data seperti dibawah) dan saya berhasil sampai pada estimasi mode Fixed Effect, namun Individual Effect tetap tidak muncul juga, padahal saya sangat butuh untuk analisi perbedaan antar propinsi daalam tesis saya, Apakah penyebabnya karena saya menggunakan eviews 4? Padahal untuk eviews 5. (kecuali beli), dikampus saya bahkan belum menyediakan eviews 5, Kalau memang masalah die views, apakah Bapak tidak keberatan, saya minta eviews 5.1 ke Bapak? atau
7.Adakah cara lain untuk memunculkan individual effect pada FE?
8.Karena data saya banyak sekali (tahun=200-2007), cross section adalah 26 propinsi, berikut saya lampirkan susunan data dalam bentuk unstuck yang saya ringkas, karena tujuan saya hanya ingin memastikan saja susunan datanya apakah demikian?, dimana HCI=var y, dan LR variabel bebas
HCI_NAD HCI_SUMUT LR_NAD LR_SUMUT
2002 29.83 5.84 11.57 13.61
2003 29.76 15.89 11.24 13.52
2004 28.47 14.93 10.89 13.12
2005 28.69 14.68 10.89 12.17
2006 28.28 15.01 12.51 11.92
2007 26.65 13.9 11.9 11
Terimakasih banyak atas tanggapan Bapak
Hormat Saya
Atar
@Atar,
Ass.
1. T adalah jumlah seriesnya jika data Anda 2002-2007, maka T=6. Dan n=jumlah crosection, maka n=26 (propinsi).
2. Ya, benar.
3. Ya, secara sederhana untuk persamaan regresi biasa bisa lakukan tranformasi (mis dg varians, standar deviasi ddl tergantung pada gambar secara gfafis–lihat Damodar). Namun untuk panel data cukup komplek, sehigga perlu di-adjusted dengan matrik weighted (yg didalamnya juga berisi covarian error).
Jadi, jika dg LM terternyata signifikan (Ho ditolak) sehingga adanya hetero, maka tinggal klik aja di menu Eviews (Weight: isi dengan crossection weight. (jadi tak perlu ditranformasi).
4. Masalah hetero tak bisa dikesampingkan karena akan menimbulan estimator yang tidak efisien (tidak varians minimum) sehingga nilainya bisa over atau under estimate.
5. Tranformasi log, bisanya digunakan untuk (a) sesuai dengan teori (penurunan rumusnya, mis GDP dlm model ekonomi gunakan log); (b) untuk memudahkan interpretasi – pengertian elastisitas; (c) salah satu upaya meredam haterosedastisitas. Jadi kalau data sudah persen tidak di-log kan, karena akan sulit menginterpretasikannya.
6. Apakah struktur unstack sdh seperti di Eview (lihat hand out hal 7 yang sdh Anda download)? Apakah waktu menulis Crossection indetifier sudah benar (lihat Handout hal 16 )? Apakah sewaktu estimasi FE sudah seperti handout hal 19? (corsectionya pilih fixed bukan none).
7. Tidak ada cara lain, kemungkinan masih ada step yang terlewati.
Wass.
Terimakasih banyak, saya coba lagi untuk menampilkan individual effectnya
salam
Asalamu alaikum
Terimakasih Pak, saya telah berhasil mengeluarkan individual effect pada FE, sekali lagi terimakasih
Pagi pak,,
1. sy mo tny kenapa dng menggabungkan data cross sectional dan time series bisa menanggulangi penyimpangan multikolinieritas?
2. klo dlm analisis cross sectional asumsi apa ja yg dibutuhkan?
3. Ohy pak apa bedanya syarat dan asumsi?
terimakasih.
@Liling,
Ass.
1. Misalkan model Y=a0 + a1.X1 + a2.X2 + a3.X3, pertama kita gunakan data series pada individu 1 dengan data series terjadi multikol antara X2 dg X3 dg kombinasi linier (multikol sempurna) 2.X2=5.X3.
Kemudian individu dua dengan data series dan model yang sama terjadi multokol juga namun dg kombinasi linier 3.X2=5.X3.
Kemudian jika data tersebut digabung menjadi data panel, maka akan hilang multikolnya karena kombinasi linier tiap individu berbeda.
2. Asumsi homosedastisitas biasanya yang menonjol.
3. Secara umum sama artinya.
Wass.
pak saya masih kurang mengerti dengan memecahsetting data panel menjadi data crossection menjadi beberapa set sebanyak data series,apa magsudnya?? saya sudah mengolah datanya dengan spss tapi ternyata tidak normal. bagaimana csara menormalkannya?? apakah sama dengan cara menormalkan regresi berganda? karena dalam penelitiansaya menggunakan variabel dummy??? mohon bantuannya
@Sonya,
Ass.
Bisa diceritakan secara ringkas pengolahan yang telah Anda lakukan, antara lain struktur data (crosection saja, sereis saja, atau panel ?) dan bagaimana pengolahan yang telah dilakukan dg SPSS (syntax-nya)? biar saya punya gambaran.
pertanyaan Anda : “apakah sama dengan cara menormalkan regresi berganda?” apa maksud Anda dengan variabel yang distandarisasi sehingga diperoleh koefisien beta yang standarized (output dlm SPSS)? atau ada maksud lain?
Saya belum bisa jawab lainnya karena belum tahu apa yang telah Anda olah dg SPSS.
Wass.
asalamu alaikum,
mau tanya lagi Pak,
1. Apakah satuan besarnya individual effect (relatif) dalam analisa model FE/RE mengikuti satuan variabel Y ?
2. Apakah dalam interpretasi besarnya individual effect (relatif) suatu individu selalu dibandingkan dengan individu yang nilainya paling rendah tersebut?
3. Contoh:(diatas)
Bila mana ada perubahan Consumsi dan market value of firm baik antar daerah maupun antar waktu, maka propinsi Bali akan mendapatkan pengaruh individu terhadap investasi lebih besar: 334,71 unit satuan dibandingkan dengan Jawa Tengah. dan setrusnya sama dengan propinsi lainnya.
Apakah untuk Jatim, DKI saya bandingkan juga terhadap JTG?
terimakasih
Hormat saya
Atar
@Atar,
Ass.
1. Ya, Benar
2. Tdak selalu, itu hanya untuk mempermudah membandingkan keseluruhan. Bisa juga dibandingkan antar propinsi yang penting nilai selisihnya.
3. Ya, benar. bisa juga perbandingan antar Jatim dan DKI yang penting selisihnya.
Wass.
selamat pagi mas…
ada beberapa pertanyaan yang ingin saya ajukan..
1. Dalam time series jika kita ingin membandingkan model peramalan yang terbaik yaitu dengan cara membandingkan nilai ME, MPE, MSE, dll. Sebenarnya apa yang membedakan antara ME dan MPE atau ME dengan MSE.
2. Mengapa sering digunakan MSE untuk membandingkan model dibanding ME ?
Terima kasih…..
@Nost,
Ass.
Kemampuan model dalam meramalkan diukur dengan : Root Mean square error (RMSE), Mean Absolut Error (MAE)
Mean Absolut Percent Error (MAPE). RMSE diukur dari akar dari rata-rata kuadrat (y estimasi – y aktual); MAE diukur dari rata-rata nilai absolut dari (y estimasi – y aktual); MAPE diukur dari rata-rata prosentase error dari nilai y aktual. Makin kecil nilai nilai tersebut menunjukkan kemampuan peramalan model lebih baik.
Menurut saya RMSE, MAE, MAPE tidak menunjukkan ukuran mana yang lebih baik. Cuma RMSE lebih mudah diketahui dari output Eviews (sewaktu estimasi model), salah satunya sum of squared residual dan tinggal dibagi dengan jumlah obserbasi dan hasilnya di-akar-kan maka itulah RMSE. Sedangkan MAE atau MAPE (termasuk RMSE) akan diperoleh setelah kita melakukan forecasting (dlm Eviews).
Jadi, itulah sering gunakan RSME dari pada MAE dari segi kepraktisan saja.
Wass.
Terimakasih
Wasalam
begitu ya mas… terima kasih kemudian pertanyaan ku berikutnya.
Dalam proses peramalan / forecast , kita dituntut untuk menstasionerkan data terlebih dahulu, tetapi ada beberapa metode yang dapat dilakukan tanpa menstasionerkan data terlebih dahulu diantaranya smoothing, nah apakah dalam metode tersebut ada proses penstasioneran data???
Terima kasih..
@Nost,
Ass.
Model forecasting tanpa stasioner data, misalnya ARCH/GARCH dengan memodelkan errornya dan juga exponensial smoothing (singgle, Double). Contoh model tersebut dalam proses forecasting tanpa melakukan stasioneritas data.
Wass.
Asalamu alaikum
Semoga Kabar Bapak baik2, amin
Pak saya mau tanya tentang autokorelasi pada pada model panel :
1. Apakah jika saya punya data panel (seris=2002-2007) dan cross section ada 26 propinsi, apakah saya boleh mengabaikan gejala autokorelasi, yang kebetulan kalau saya uji durbin watson berada pada keputusan “ragu-ragu” ?
2. Jika boleh, mohon saya diberikan alasannya?
3. Mohon referensi (buku atau hand out yang mungkin Bapak punya dan kalau mungkin bisa diminta) yang membolehkan pengabaian autokorelasi pada kondisi nomor diatas ?
Hormat Saya
Atar
@Atar,
Ass.
1. Boleh mengabaikan, namun dg menggunakan Robust Coefficient Covariances (Option di Menu Eviews) dg White crossection/ periode.
2. Alasannya pengunaan Robust Coefficient Covariances cukup valid jika data cukup besar (6 x 26) sehingga koefisien tersebut akan menjadi unbiased.
3. Prinsip pengunaan Robust Coefficient (White atau Newey-West) dapat Anda baca Damodar, Basic Econometric utk persamaan regresi linier untuk mengatasi kasus otokorelasi. Untuk Panel Data bisa lihat pada Users Guide Eviews 5 pada hal 869 (di situ terdapat referensi perhitungannya).
Wass.
Asalamu alaikum
Bpk yth,
semoga kabar Bapak, baik2, amin
Saya mau tanya tentang autokorelasi pada model panel,
berdasarkan tanggapan Bapak pada Blog ini, bahwa autokorelasi dalam data panel dapat diabaikan, jika cross section lebih banyak dari serisnya, pertanyaan saya adalah:
1. Saya punya data panel dengan seris=2002-2007 (6 tahun) dan cross section= 26 propinsi dan ada 8 variabel bebas, dari uji durbin watson pada model Random Effect didapat keputusannya adalah berada pada area “ragu-ragu”, apakah saya boleh mengenyampingkan auotkorelasi pada model tersebut?
karena kalau saya sembuhkan dengan lag atau first differencence tampak hasil hubungan antar variabel menjadi tidak konsisiten,
2. Jika Boleh, mohon saya diberi penjelasan kenapa dalam data panel dan dengan syarat yang Bapak sebutkan auotokorelasi dapat diabaikan?
3. Saya telah ngecek nahrowi dan hardius usman, tapi saya belum menemukan seperti pernyataan rekan yang menyakan kasus yang sama kepada Bapak, jadi mohon saya diberi referensi lain (buku atau mungkin hand out terkait) yang membolehkan pengabaian autokorelasi pada model panel dengan kondisi yang bapak sebutkan?
Hal ini saya lakukan untuk jaga-jaga sebelum saya masuk sidang tesis,
Terimakasih banyak
Hormat Saya
Athar
@Atar,
Ass.
1. Kalau model panel Anda adalah Random Efek, maka baik kasus heterosedastik atau autokorelasi sudah otomatis terselesaikan karena estimasi tersebut menggunakan GLS.
2. Kalau model panel Anda adalah Fixed efek dan terjadi outokorelasi dan penyelesaianya dengan Cross-section SUR (FGLS). Persyaratan perhitungan tersebut adalah data series (T) sama atau lebih besar dari crossection (N), dan bila mana N>T maka FGLS tersebut tidak dapat dihitung karena near singular matrix (lihat Users Guide versi 5/5.1 hal 866 termasuk referensi yang diambil Eviews dalam perhitungan tsb).
Jadi, kesimpulanya Fixed efek dg otokorelasi dapat diabaikan karena tak mungkin (near singular matrik) menghitung dg FGLS.
Namun, Jika data Anda cukup besar (6 x 26), maka model fixed efek dg otokorelasi sudah cukup gunakan Robust Coefisient Covarians (spt telah saya jelaskan sebelumnya).
Wass.
slamat sore…
terima kasih atas jawabannya, berarti dalam metode garch dan smoothing tidak diperlukan adany proses stasioneritas ??
terima kasih
@Nost,
Ya, begitulah. Yang perlu di-stasionerkan adalah model ARMA menjadi ARIMA.
Wass.
ouw begitu ya terima kasih….^^
kirain saya dalam smoothing juga ada proses stasioneritasan karena dalam analisis deret waktu diwajibkan untuk stasioner, dan saya menganggap proses stasioner tsb telah automatis diolah dalam model mengestimasi level dalam pemilihan model smoothing…..
kemudian mas sanjoyo, apa perbedaan antara metode ARIMA dengan Holt’s exponensial??
terima kasih…
@Nost,
Ass.
Coba Anda lihat tulisan berkaitan dengan (klik) ARMA dan Arima dan tulisan berkaitan dengan (klik) Holt’s Exponensial.
Wass.
Terimakasih Pak atas masukan yang berharga ini
Wassalam
Maaf Pak mau ada pertanyaan susulan,
1. apakah Robust Coefficient Covariances (Option di Menu Eviews) dg White crossection/ periode adalah sama dengan White heteroskedasticity consisten covariance pada menu estimation option
2. kalau tidak di bagian menu yang ya Pak?
3. Pertanyaan yang berbeda,
Apakah boleh suatu model saya transformasi menjadi (contoh):
y= c+ ln(x1) + x2 + ln(x3) +x4
karena data y, x2, dan x4 adalah memiliki satuan prosen (%) sehingga saya tidak melogkan
4. Untuk memperjelas, apakah akibatnya jika y, x2, dan x4 saya log kan juga?
terimakasih
@Atar,
Ass.
1. Ya, Prinsipnya sama.
2. Pada data panel “Unstack” (object POOL), pada pool estimation dan pilih OPTION (White crosection/ white period/SUR).
3. Ya, Jika sudah satuannya persen tak perlu dilogkan
4. Akibatnya, jika koefisien tsb signifikan, kita sulit menginterpretasikan : kenaikan persen dari persen?
Wass.
saya menggunakan pooling data (panel). persamaan yg saya pakai sbb
y = a+ b1x1+b2x2+b3x3+b4x1*x3+ b5x2*x3
untuk moderasi x1*x3 dan x2*x3 dalam program spss saya dapatkan melalui menu transform. dan variabek x1 dan x2 merupakan variabel dummy, yang ingin saya tanyakan apakah langkah yg saya ambil sudah tepat?
Kalau tidask tepat apa yang harus saya lakukan? kalau datanya tidak normal, apakah menormalkannya sama dengan menormalkan prs regresi berganda..
@Sonya,
Ass.
Ya, jika itu yang Anda maksud utk mencari interaksi x3 dg dummy x1 dan x2.
Bisa Anda jelaskan apa yang dimaksud dg …”dengan menormalkan prs regresi berganda..”…? Apakah itu yang dimaksud dengan “standarisasi variabel”, sehingga diperoleh “koefisien standarized”? atau ada maksud lain?
Wass.
Terimakasih banyak
Sukses buat karir Bapak
Hormat Saya
Athar
Assalamualaikum bpk Sanjoyo…sya mahasiswa yang
sedang menempuh skripsi. Saya ingin mencari hubungan dengan 3sls dengan eviews. Hubungan yang ingin saya cari adalah sebagai berikut:
INSD= βb0 + βb1INST + βb2DEBT + βb3 DIV + βb4SIZE + e
INST= βc0 + βc1INSD+ βc2DEBT + βc3DIV+ βc4 PROFIT+ e
DEBT= βd0 + βd1INSD+ βd2INST+ βd3DIV + βd4PROFIT + βd5FIXASS + e
DIV= βe0 + βe1INSI=D+ βe2INST + βe3DEBT + βe4PROFIT + e
Kemudian saya menggunakan data panel untuk 22 perusahaan dengan 5 tahun data yaitu 2003-2007.
Pertanyaan saya:
Bagaimana langkah-langkah dalam eviews untuk mendapatkan hasil dengan metode 3 sls ? Karena saya masih sangat awam dengan software tersebut. Oiya,saya menggunakan eviews versi 5.1…tetapi yang saya temukan pada menu estimasi hanya 2sls. Mungkin saya belum menemukan dmana otomatis menggunakan 3sls. Berikut adalah link lengkap skripsi dan data yang saya gunakan :
http://www.ziddu.com/delete/1398122956/5044453/dataskripsimarendra.rar.html
Saya menggunakan hipotesis-4.xls untuk mencari hubungan seperti pada rumus diatas. Pada bagus.xls saya gunakan untuk mencari 22 section pada eviews yaitu AQUA, sampai UNVR.
Begitu Pak,mohon bantuannya. Sebelumnya saya ucapkan terima kasih
Wassalam
@Marendra,
Ass.
Nampaknya model yang akan Anda teliti adalah model Persamaan Simultan dengan 4 persamaan dan juga akan menggunakan Panel data. Referensi model Panel data dg persamaan simultan lihat Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data yang cukup rumit. Terus terang saya belum pernah mencoba menggunakan Eviews untuk estimasi model ini. Namun silahkan bisa Anda coba dengan struktur data panel “Stack” (object panel) dg Eviews 5.1. Sesudah data ter-input, gunakan persamaan system (object system) untuk menyatakan persamaan simultan tersebut. Selanjutnya, pilih estimator 3SLS (dari banyak pilihan: GMM, FIML, 2SLS dll).
Wass.
Nb: Link Ziddu.com yang berisi data Anda tidak bisa dibuka?
Assalamualaikum bpk Sanjoyo…
saya mau minta tolong lagi, saya masih belum begitu jelas cara memasukkan data panel “Stack” dengan eviews seperti yang bapak sebutkan diatas. Saya mohon pak, dijelaskan langkahnya secara detil.Saya masih sangat awam dengan eviews jadi masih banyak kebingungan.
Lalu yang bapak maksud dengan persamaan system (object system) diatas bagaimana y? Terima kasih banyak sebelumnya.
@Marendra,
Ass.
Silahkan download bahan-bahan di page “materi ekonometrika” di blog ini atau kunjungi di Blog (klik) FORUM EKONOMETRIKA tulisan ttg Panel.
Wass.
maaf pak mau tanya lagi….
saya masih bingung untuk uji stasionaritas data panel. dalam eviews 5 dan 6 kan telah disediakan untuk pengujian data panel. untuk interpretasinya dari uji unit root tersebut saya masih belum jelas dan mengerti.
mohon penjelasannya mengenai uji unit root test tersebut dalam data panel.
terimakasih
@Sugiono,
Ass.
Salah satu penyebab model Panel data dg Fixed effek yang errornya mengandung korelasi serial kemungkinan adanya variabel yang non-stasioner. Untuk menguji nya dengan panel unit root tetst. Jika terjadi non-stasioneritas dan menjadi penyebab korelasi serial, maka melakukan first difference pada model panel data merupakan salah satu solusi.
Wass.
1.maw tanya pak
1. klo data saia populasi provinsi di indonesia dari tahun 2004-2008…mengenai investasi??trus dosen saia tanya itu kan populasi jd ga bs uji hipotesis …?menurut bapak gmn??
2. ada ga tata cara batas minimum sampel pada T di regresi data panel??
3. klo caranya masukin struktur data panel pada sas gimana pak???apakah stack atw unstck tolong jelasin pak
klo di excel gmn struktur data biar bs di analisis regresi panel??
trz klo masukin langsung di SAs gmn
@Elfiyan,
Ass.
Coba cek lagi apakah data investasi (aggregate pada level propinsi) itu merupakan populasi artinya seluruh perusahaan di sensus oleh BPS? untuk mengetahui berapa investasinya. Menurut saya pada umumnya data-data sosial ekonomi yang dikumpulkan oleh BPS adalah sample.
Untuk Power of test dari Statistik Uji t diantara 30-50 sudah layak. Namun saya belum tahu Power of test dari Statitik Uji Hausman.
Struktur data Stack dan Unstack bisa anda lihat di Blok (klik) Forum Diskusi Ekonometrika dengan menggunakan Eviews dan untuk Paket Program SAS saya belum buat.
Wass.
Assalamualakum
Sebelumnya terima kasih atas kesediaan bapak menjawab dan atas infonya, Saya sudah membaca tutorial dari link forum diskusi yang bapak nerikan. saya sudah berhasil memasukkan data dalam bentuk data panel “Stack” (object panel) dg Eviews 5.1. Karena 22 perusahaan maka cross-section yang saya gunakan berati ada 22 kan y kalo tidak salah pak?
Kemudian langkah selanjutnya adalah bagaimana cara memasukkan ersamaan system (object system). Apakah perlu sya ketikkan perintah agar bisa termodelkan seperti model saya berikut?
INSD= βb0 + βb1INST + βb2DEBT + βb3 DIV + βb4SIZE + e
INST= βc0 + βc1INSD+ βc2DEBT + βc3DIV+ βc4 PROFIT+ e
DEBT= βd0 + βd1INSD+ βd2INST+ βd3DIV + βd4PROFIT + βd5FIXASS + e
DIV= βe0 + βe1INSI=D+ βe2INST + βe3DEBT + βe4PROFIT + e
Mohon bimbingannya dan terima kasih
@Mahendra,
Ass.
Buat object system (Proc–> object–>system).
ketik persamaannya:
INSD= C(1) + C(2)*INST + C(3)*DEBT + C(4)*DIV + C(5)*SIZE
INST=C(6) + (7)*INSD + …..dst.
Wass.
Terima kasih banyak pak…Akan saya coba.
Sukses selalu buat bapak
Assalamualaikum
Maaf mengganggu lagi pak…saya baru saja mencoba….dayta sudah saya buat tack lalu d jendela mana saya bisa memasukkan persamaan untuk membuat Buat object system (Proc–> object–>system)?
Jadi saya sudah membuat 2 jendela…jendela workfile yang berisi variabel dan jendela group.
Pada jendela workfile pada pilihan proc yang muncul pilihan seperti Set sample, load workfile, structure/resize current page…import,export.
Sedangkan pada jendela group saat proc saya klik, cuma muncul pilihan make equation, make vector auto regression dan resample.
Mohon bantuannya dan maaf kalo merepotkan. Terima kasih sebelumnya
Wassalam
jadi yang di uji pada unit root test panel data merupakan residual yah pak bukan data variabelnya.
terimakasih pak.
jadi yang di uji pada unit root test panel data merupakan residual yah pak bukan data variabelnya.
terimakasih pak.
@Sugiono,
Bisa, residual atau variabelnya yang diuji. Namun, itu hanya memastikan saja ttg stasioneritas data.
Wass.
Assalamualaikum
Saya sudah melakukan langkah-langkah berikut ini dengan eviews 5.1:
Saya buat new workfile (balanced) dengan data range dari 2003-2007, 22 cross section karena ada 22 perusahaan. lalu saya buat new group object dari window workfile dengan cara object–>group lalu saya kopi paste data saya dari xls
Kemudian saya mencoba membuat object system. Kemudian setelah mencari-cari saya menemukan caranya dengan kembali workfile and select object–>new object–>system seperti yang sudah bapak sebutkan. Lalu saya masukkan persamaan saya Pada window object system. menjadi:
INSD= C(1) + C(2)*INST + C(3)*DEBT + C(4)*DIV + C(5)*SIZE @z1
INST= C(6) + C(7)*INSD +C(8)*DEBT + C(9)*DIV+ C(10)*PROFIT @z2
DEBT= C(11)+ C(12)*INSD+ C(13)*INST+ C(14)*DIV + C(15)*PROFIT + C(16)*FIXASS @z3
DIV= C(17) + C(18)*INSD+ C(19)*INST + C(20)*DEBT + C(21)*PROFIT @z4
*Tambahan @ saya dapatkan dari eviews forum
http://forums.eviews.com/viewtopic.php?f=4&t=779&p=2617&hilit=system+object#p2617
yang menyebutkan @inst z1 z2 dst adalah keseluruhan system. Saya tidak mengerti dan hanya mencobna karena kebetulan permasalahannya hampir sama dengan saya.
Lalu saya pilih estimate pada window yg sama dan saya pilih 3 stage least square tapi saya mendapat error message
INSD not defined “INSD= C(1) + C(2)*INST + C(3)*DEBT + C(4)*DIV + C(5)*SIZE @z1”
Apakah ada langkah yg salah dengan yg saya lakukan diatas?
Benarkah cara saya mencari,membuat system object, dan memasukkan persamaan lalu mengestimasi nya?
Data saya berbentuk semacam ini:
year companies PBV INSD INST DEBT DIV SIZE PROFIT FIXASS
2003 A company 0.59
2004 A company 0.43
2005 A company 0.34
2006 A company 0.33
2007 A company 0.34
2003 B company 0.27
2004 B company 0.24
2005 B company 0.22
2006 B company 0.23
2007 B company 0.22
.,… …..
….
Dst.
Apakah memang data seperti itu menggunakan “stack” atau bisa pool?
Saya masih sangat kebingungan…mohon bantuannya lagi pak. Terima kasih lagi…wassalam
@Marendra,
Ass.
Ya, langkah Anda sudah benar. Namun untuk intrumen varibelnya sbb:
INSD= C(1) + C(2)*INST + C(3)*DEBT + C(4)*DIV + C(5)*SIZE
INST= C(6) + C(7)*INSD +C(8)*DEBT + C(9)*DIV+ C(10)*PROFIT
DEBT= C(11)+ C(12)*INSD+ C(13)*INST+ C(14)*DIV + C(15)*PROFIT + C(16)*FIXASS
DIV= C(17) + C(18)*INSD+ C(19)*INST + C(20)*DEBT + C(21)*PROFIT
@inst inst(-1) insd(-1) debt(-1) div(-1)
untuk intrumen varibel perlu coba-coba sampai hasil terbaik (signifikan). Banyak/sedikit (perlu coba-coba tambah/kurang) intrument varibel berkaitan dengan Identified Variable (just, over indetified).
Wass.
Assalamualaikum
Selamat malam pak…Sebelumnya terima kasih banyak sudah menjawab pertanyaan saya yang sebelum sebelumnya.
Saya sudah mencoba cara bapak…tampaknya sudah tidak ada masalah pada intrumen varibel, tetapi begitu saya pilih estimate dengan 3sls, muncul pesan error “Near singular matrix”
Mohon bantuannya lagi pak….
Wassalam
@Marendra,
Ass.
Ya, menentukan instrumen variabel bagian yang paling susah untuk estimator 2SLS, 3SLS dan GMM.
Anda bisa coba tambahkan atau kurangkan lag lagi untuk intrumen variabel:
misalnya:
@inst inst(-1 to -2) insd(-1) debt(-1) div(-1)
atau
@inst inst(-1 to -2) insd(-1 to -2) debt(-1) div(-1)
atau
@inst inst(-1 to -2) insd(-1 to -2) debt(-1 to -2) div(-1)
atau
@inst inst(-1 to -2) insd(-1 to -2) debt(-1 to -2) div(-1 to -2)
…… dst, sampai near singular matriknya hilang.
Wass.
maaf pak nanya lagi.
saya koq jadi bingung yah, masalah stasionaritas data dalam panel. sebenarnya stasioneritas data untuk panel dapat diabaikan atau tidak yah? trus maksud bapak yang hanya masalah stasioneritas saja, seperti apa yah?
terimakasih…. maaf masih belum mengerti
assalamualaikum
Wah, alhamdulilah…. terimakasih banyak pak. Berkat cara yang dijelaskan bapak sekarang saya sudah berhasil memunculkan hasil 3 sls dengan eviews.
langkah yang saya tambahkan hanya sepereti yang bapak contohkan, yaitu
INSD= C(1) + C(2)*INST + C(3)*DEBT + C(4)*DIV + C(5)*SIZE
INST= C(6) + C(7)*INSD +C(8)*DEBT + C(9)*DIV+ C(10)*PROFIT
DEBT= C(11)+ C(12)*INSD+ C(13)*INST+ C(14)*DIV + C(15)*PROFIT + C(16)*FIXASS
DIV= C(17) + C(18)*INSD+ C(19)*INST + C(20)*DEBT + C(21)*PROFIT
@inst inst(-1 to -2) insd(-1) debt(-1) div(-1)
saya hanya menambahkan to -2 pada insd
Tetapi saya merasa janggal pada hasilnya. Yaitu
Sample: 2005 2007
Included observations: 66
Total system (balanced) observations 264
Linear estimation after one-step weighting matrix
Apakah ini memang normal pak? Sepertinya disebabkan saya menggunakan instrumen -1 to -2 diatas yang mengurangi sample ya pak?
Apakah ada solusi untuk hal inbi? Karena saat dicoba, hasil hanya muncul jika kita mengurangi sample. Kalau memang harus seperti itu (mengurangi sample dengan instrumen -1 to -2 dst) alasan apa yang kira-kira bisa dikemukakan pada dosen pembimbing ya pak?
Ataukah kesalahan pada data group saya yang mengurutkan data berdasarkan perusahaan, bukan pada tahunnya pada file xls-nya?
Berikut hasil lengkapnya:
http://www.ziddu.com/download/5087820/System1.doc.html
Saya bingung apa yg dmaksud dgn
Determinant residual covariance
Bisa minta tolong bapak jelaskan atau referensi tentang itu?
Terimakasih sebelumnya
Wassalam
Selamat malam pak,..saya mau menanyakan soal ECM. ECT saya sudah memenuhi tapi kok variabel nya tidak ada yg signifikan ya??cara membuat signifikan gimana??trus kalau memasukkan ARCH-GARCH dalam ECM gimana?apakah setelah dilakukan ECM perlu dilakukan uji asumsi klasik. terimakasih.
@Vivit,
Bisa lebih banyak penjelasan yang telah dilakukan?
Wass.
assalamualaikum
nambah pertanyaan pak….kenapa y R squared disitu bisa (-) negative? bahkan ada yang besar sekali nilainya….Apakah itu berarti model nya salah?
Wassalam
Assalamualaikum
Oh maaf, sepertinya 3sls memang normal menghasilkan r squared negative
http://www.stata.com/support/faqs/stat/2sls.html
http://forums.eviews.com/viewtopic.php?f=4&t=779&p=2661&hilit=negative+r#p2661
Benar begitu kan pak? saya hanya baca sekilas dari w 2link di atas
Wassalam
@Marendra,
Ass.
Saya coba jawab termasuk pertanyaan sebelumnya.
1. Memang Eviews dapat mengeluarkan nilai negatif (lihat user guide Eviews), namun nilainya tidak terlalu besar.
2. Untuk lebih mendalami Anda perlu baca User guide (di help) bab ttg system equation.
3. Anda juga perlu baca prinsip persamaan simultan Damodar Gujarati termasuk penggunaan intrument variabel.
4. Berkurangnya sample disebabkan karena adanya lag.
5. Penggunaan Intrument variabel perlu coba-coba. Terlihat bahwa dg 5 intrumen var baru tidak near singular matrik. Anda perlu coba berbagai kombinasinya dari ke 5 intrumen var untuk mendapatkan hasil yang bagus:
1. Kalau ke-empat persamaan tsb merupakan persamaan struktural, maka tanda koefisien menjadi sangat penting. Coba-coba intrument var perlu memperthatikan hasil tanda (+ atau -) merupakan perhatian utama.
2. Perhatian kedua adalah signifikansi koefsien.
Komentar saya, kemungkinan Anda akan kesulitan untuk mendapatkan hasil yang bagus (tanda sesuai dg teori dan banyak koefisien yang signifikan). Hal ini dikarenakan sulit mencari intrumen var yang pas dan model Anda kompleks (gabungan Persamaan Simultan dan Panel Data). Namun, Anda perlu mencobanya… dan perlu juga sebagai perbandingan dg menggunakan Full Maximum Likehood atau GMM. Jika hasilnya GMM lebih baik, mengapa tidak?
Wass.
variabel penelitian saya ihsg, sbi 1 bulan, ihk dan production index pak?saya pakai alat analisis ECM EG karena data tdk stasioner pd derjat level namun ada integrasi dan ada kointegrasi. setelah saya regres pada ECM EG variabel2 independenya tidak signifiakn pak?sbi 1 bln, ihk dan production index tdk signifikan,…tp ECT nya sudah sesuai dan signifikan. lha cara membuat nya signifikan gimana? setelah saya uji asumsi klasik tdk ada msalah pd ECM nya. tp kemarin ada yg menyarankan coba di tambahi ARCH/GARCH so jd ECM ARCH/GARCH gtu, menurut bapak bagaimana?
@Vivit,
Ass.
Ya, Ihsg dg SBI tak signifikan, kemungkinan karena tak ada hubungan secara langsung; ihk? kenapa gak pakai inflasi?. Mungkin perlu dicoba gunakan inflasi daripada ihk. Menurut saya pastikan dahulu memang ada hubunga ke empat variabel tersebut sesuai dg teori atau sdh pernah ada riset berkaitan dengan itu.
Saya belum tahu ttg gabungan antara ECM dg ARCH/GARCH (boleh kirim artikel ttg itu kalau ada, sebagai menambah wawasan saya).
Wass,
pak maw tanyax:
1. pak saia ngerjain regresi panel pake SAS, tp cara strukutr data agar terbaca di SAS nya gimana?trz klo import dari excel strukutr data nya gmn di excel biar dibaca pada regresi panel di SAS?
2.pak klo tatacara pengambilan sampel T pd regresi panel ada ga??
3 klo T pada panel disebut sampel ato populasi?kan yg saia semua kota /kab di jawa tengah pd tahun 2004-2007 mengenai investasi?bs disebut populasi ato sampel pak???
4.minta teori pengambilan sampel mengenai data time series?
5.klo dalam REM gmn cara interpertasi koefisein random effect nya pd modelnya:
misal Y= 2 +2d2+3d3+3b1+2b2
@Elfiyan,
Ass,
1. Sorry, saya sudah lupa cara input dg excel ke SAS (dan sudah tak punya lagi program SAS-nya).
2. Yang aman tidak melewati struktural break mis saat krismon 1998.
3. Yang penting bagaimana cara memperoleh data, jika dengan survey maka itu sample, jika dengan sensus itu populasi. Menurut saya data investasi diperoleh dari hasil survey BPS.
4. Mungkin perlu mendalami systematic random sampling dan data longitudinal yang biasanya pada buku-buku marketing research atau riset kesehatan yang meneliti survival.
Wass.
Memang pak dalam teori ihsg dan sbi tdk secara langsung saling mempengaruhi so mengapa itu tidak membuat signifikan ya pak. Kmrin rencana saya mau pakai BI rate pak namun datanya cuma mulai nya dari juli 2005 so tidak jadi. kalau pakai suku bunga deposito kemungkinan malah signifikan namun tujuan penelitian saya untuk melihat pengaruh kebijakan mneter BI juga pak so saya pakai suku bunga SBI 1 yg katanya mencerminkan suku bunga pasar.inflasi bulanan tp yg Y O Y sudah pak namun hasilnya sama saja. kalau yg ECM-ARCH/GARCH itu di tesis nya mahasiswa tempat saya,..sebetulnya konsepnya sederhana saja, yakni untuk menampung fluktuasi data sehingga variannya tidak konstan pak. Tekniknya coba-coba pak, jadi di cari model yg tepat dan baik saja. terimakasih.
@Vivit,
Ass.
Kalau ECM dengan model AR sudah pernah baca di suatu Tulisan, Jadi mungkin bisa Anda model ECM dengan berbagai lag misalnya dg lag 1 s/d 5. Jadi dengan lima model tersebut (dg lag yang berbeda beda, Anda bisa pilih mana model yang terbaik berdasarkan signifikansinya.
Mungkin juga perlu Anda coba variabel ihsg dan ihk di-log-kan.
Kalau ECM dengan model ARCH, saya belum pernah baca Tulisannya karena disamping model ECM-nya juga varians conditionalnya (heterosedastisity) juga harus dimodelkan. Namun, kalau Anda mau coba, mungkin bisa gunakan di Eviews pada estimasi Model ARCH dan masukan model ECM-nya…mudah-mudahan sesuai yang diharapkan (note: saya belum pernah mencobanya).
Wass.
Assalamualaikum
Alhamdulilah berkat bimbingan bapak, sekarang saya sudah berhasil mendapat hasil yang baik dari eviews dengan model tersebut. Setelah dicek lagi, ternyata ada tambahan variabel yang harus dimasukkan pada persamaan.
Terima kasih banyak dan sukses selalu buat bapak.
Wassalamuaalaikum
Pak saya mau tanya cara menyembuhkan hetroskedastisitas, apakah dengan cara yg di Eviews sudah cukup yakni dengan mengkilk pilihan heteroskedasticity consisten coefficient covariance trus di pilih White atau Newey-West itu, atau dengan weighted LS/TSLS. apakah masih ada cara lain?kok kemarin regresi punya saya setelah saya kasih diatas tidak ada perubahan, setelah di uji pakai Uji White msh ada hetero nya pak. cara menentukan Weightednya bagaimana?apakah ada kriteria khusus. di Modul bapak yang Hetero kok tidak ada cara running Eviewsnya ya Pak. Terimakasih
@Galih,
Ass.
1. Cara pertama White dan Newey-West cukup valid untuk mengatasi heterosedastisitas/ outokorelasi, namun untuk sample terlalu kecil tidak disarankan (lihat Damodar, Basic Econometric), Walaupun jika kita uji lagi masih terlihat adanya herosedasticitas.
2. Cara kedua, Weigted LS/TSLS merupakan estimator WLS (OLS yang sudah diweighted). Untuk mencari weighted series yaitu merupakan diagonal matrik (X’X) dimana X matrik independen variabel. Silahkan Anda pelajari user guide khusus berkaitan tentang matrik: perkalian matrik dan mengambil diagonal matrik menjadi series. Sesudah Anda dapat series weigted tersebut tinggal masukan pada option weigted.
Wass.
Pak Sanjoyo,
Dari tanya jawab bpk diatas saya baca mengenai hasil hausman test yang negatif, dan bpk bilang kemungkin ada variabel yang tidak berubah sehingga menjadi near singular. Hal ini terjadi juga sama saya, karena saya sdh running dengan berbagai macam cara, antara 4 atau 5 variable. Hausman test selalu negatif. Pertanyaan nya adalah :
1. Apakah ada yang salah dengan model saya? karena di dalam salah satu variable bebas, saya menggunakan dummy variable tetapi dari tahun ketahun bisa berubah. Sebagai info saya menggunakan data panel
2. Kalau bpk bilang near singular, kenapa kok waktu di running di eview tidak keluar warning tersebut dan tetap memberikan hasil
3. Apakah bisa saya anggap hasil negatif tersebut sebagai reject hipotesis nol.
Terima kasih atas respons nya
@Nur,
Ass.
1. Hausman test secara teori bernilai posif karana mengikuti distribusi chi-kuadrat. Kemungkinan disebabkan kjarena adanya dummy yang variasi kecil setiap tahun (Anda gunakan Dummy apa? bagaimana variasinya?).
2. Tidak terjadi singular matrik karena di variabel dummy ada perubahan (hanya perlu perubahan kecil saja).
3. Tidak bisa di putuskan seperti itu.
Wass.
Dear Pak Sanjoyo,
Pak, berapakah degree of freedom yang kuat secara statistik, dari model saya, df nya hanya 19 dengan 36 observasi dengan 5 variable bebas. Sbg info, saya sdh running chow test, hasilnya selalu FE, dan saya lanjutkan denga hausman test hasil selalu negatif. Saya bingung sekali pak, mohon dibantu. Terima kasih
@Nur,
Ass.
Untuk Pengujian hipotesis (chow, t, F, Hausman) perlu asumsi normalitas, coba uji normalitas errornya, jika terdistribusi normal maka data 36 observasi sudah oke. Namun, jika tidak perlu Anda asumsikan saja (karena tidak ada data yang lebih banyak) dalam hasil penelitiannya.
Wass.
Assalamualaikum
Selamat malam pak, saya mau tanya lagi,bagaimana langkah uji multikolinearitas(V I F) pada data panel dengan eviews. Terima kasih sebelumnya
Wassalamualaikum
@Marendra,
Ass.
Eviews tidak menyediakan uji Multikol (VIF), jadi hanya bisa dihitung secara manual. Kejadian multikol jarang terjadi pada Panel data (lihat tanya jawab sebelumnya sudah didiskusikan tentang kasus multikol pada panel data).
Wass.
Ass Pak Sanjoyo.
Terimakasih banyak atas replynya pak. Saya memang menggunakan Dummy variable. dan Dummy ini mewakili program yang baru saja diaplikasi dalam 2 thn. Shg saya ingin melihat efek 2 tahun sebelum dan sesudah diaplikasikan program ini. Hal ini yg menyebabkan ruang obs saya sangat terbatas. Pertanyaan saya pak :
1.Utk uji normalitas bahDari hasil Pool, R2 berkisar 60% dgn uji T dari 5 var bebas, hanya satu yang tidak significan. Uji F cukup baik denga prob 0,0003. Hanya uji DW 0,3 yang menunjukkan adanya oto korelasi. Utk Uji FE, dari 5 var, hanya satu yang significant, R2 cukup tinggi, ttp menurut referensi yg saya baca dengan bertambahnya variable maka R2 akan meningkat. Uji RE hasilnya hanya satu yg significant. Dan hasil uji Chow, menuju ke FE, uji Hausman hasil negatif. Apakah dari hal tersebut, saya bisa menyimpulkan bahwa model yang terbaik adalah Pool. Atas sarannya terima kasih
Ass Pak Sanjoyo.
Terimakasih banyak atas replynya pak. Saya memang menggunakan Dummy variable. dan Dummy ini mewakili program yang baru saja diaplikasi dalam 2 thn. Shg saya ingin melihat efek 2 tahun sebelum dan sesudah diaplikasikan program ini. Hal ini yg menyebabkan ruang obs saya sangat terbatas. Pertanyaan saya pak :
1.Utk uji normalitas error dengan menggunakan eview bgmanaya pak
2. Dari hasil Pool, R2 berkisar 60% dgn uji T dari 5 var bebas, hanya satu yang tidak significan. Uji F cukup baik denga prob 0,0003. Hanya uji DW 0,3 yang menunjukkan adanya oto korelasi.
3 Utk Uji FE, dari 5 var, hanya satu yang significant, R2 cukup tinggi, ttp menurut referensi yg saya baca dengan bertambahnya variable maka R2 akan meningkat.
4 Uji RE hasilnya hanya satu yg significant. Dan hasil uji Chow, menuju ke FE, uji Hausman hasil negatif. Apakah dari hal tersebut, saya bisa menyimpulkan bahwa model yang terbaik adalah Pool. Atas sarannya terima kasih
@Nur,
Ass.
1. Untuk mendapatkan estimate error: proc–> make residual. Test error tsb dg Jarque-Berra.
2. Ya, nampaknya, model yang terbaik adalah Model Pool.
Wass.
Asalamu alaikum
Yth Bapak Sanjoyo
Saya mau tanya:
1. Apakah kalau hasil uji-t konstanta (C) tidak signifikan individual effect tetap diinterpretasikan?
2. Bagaiamanakah langkah uji-Ramsey (uji spesifikasi model) pada model FE/RE di eviews 5.1?
Terimakasih
@M.atar,
Ass.
1. Jika tidak signifikan tidak diinterpretasikan.
2. Gunakan Uji Hausman untuk melihat pemilihan FE atau RE.
Wass.
Ass pak sanjoyo,
Terima kasih atas inputnya. Apakah dengan pool saya bisa lanjutkan dengan test white hetero utk menbandingkan ada tidak nya hetero, dan jika lebih baik saya bisa pakai model teersebut?.
Sekali lagi terima kasih pak, sangat membantu.
@Nur,
Ass.
Ya, Anda bisa coba gunakan weighted (pada estimation method) : crossection weight atau crossection SUR. pilih mana yang terbaik dari kedua tersebut (dilihat dari signifikansinya).
Wass.
begini pak, saya rencana mau ngambil TA tentang nilai tukar USD terhadap mata uang asing di dunia dengan menggunakan metode VARX. Pertanyaan saya, apakah bapak punya referensi buku atau situs yang memuat tentang metode tersebut? terima kasih.
@Yudhi,
Ass.
Buku ttg membahas VARX masing jarang, mungkin Anda bisa searching dg “keyword VARX model” maka akan diperoleh banyak tulisan tentang hal tersebut.
Wass.
askum YTH pa sanjoyo….
1. maw tanyx klo uji linearitas(ramsey test)untuk regresi data panel yang menggunakan model REM…di softwre Eview gmn caranya pak??
2. klo uji multikolinearitas pd regresi data panel gmn?,
3. klo uji multikolrts yg pake koefisien korelasi parsial(FARAR GLAUBER),tp yg model REM , apakah meregresikan setiap variabel bebasnya menggunkn GLS atau OLS, untuk dptkan koefisien determinasinya???
4. model saia REM
coefs
x1 2
x2 4
c 6
random effect :
bandung -1.235
bogor 2.3
jakarta 0,2
subang -1.23
gmn interpertasinya dan membentuk model untuk masing2 wilayah????
mohon d BLZ krn maw sidang 1 minggu lg
@Elfiyan.
1. Kasus uji linieritas biasanya untuk persamaan regresi OLS biasa, sehingga jika tidak linier maka dapat membentuk persamaan non-linier. Namun untuk panel data jarang dijumpai pengujian linieritas karena estimasi model panel data sudah cukup rumit.
2. Demikian pula kasus multikol pada data panel jarang terjadi. Coba Anda lihat komentar saya sebelummnya di bi blog ini ttg kasus multikol pada data panel.
3. REM pada model panel diestimasi dg GLS.
4. Coba lihat komentar saya ttg pertanyaan yang sama di Blog ini.
Wass.
Pak kok soal VECM nya tidak ada??Mau dunk pak,…Thx
@Galih,
Ass.
Bisa Anda download materi ttg VAR dan VECM di blog ini pada page “Materi Ekonometrika”.
atau bisa dilihat pada klik Forum Diskusi Ekonometrika.
Wass.
AsW…
selamat Siang Pak, sy mhsswa yang sedang menyusun skripsi. skripsi sy ttg persamaan simultan dg metode 3SLS. sy sudah mmbc be2rp tulisan di atas. trutma diskusi sdra mahendra dg bpk.untuk mengestimasi dg metode 3SLS sy menggunakan eviews 3.1, alhmdulillah sdh trsedia. .. tp, msh mempunyai be2rp prtnyaan:
1. apakah untuk instrumen list hrs menggunakan lag endogen, dr sebuah refrnsi sy menemukan bhwa untuk instrumen list menggunkan variabel predetermin?
2. sy sudah mencoba mengestimasi dg 3SLS dan instrumen listny menggunakan semua variabel predetermin dan untuk perintah instrumen list tdk mggunakan @, jd lgsung inst sj… apakah itu bnr? krn disaat sy mnggnakan @ tdk bs diestmasi, tp ktk dihilangkan @-ny br bs keluar hsl estmasiny…
3. sy mlht hasil estmasi sdra Mahendra, untuk prob untuk beberapa parameter tidak signifikan (kriteria pengujian signifikansi terima H0 jika prob>trf signifikansi (0.05),dg H0: parameter=0). bnrkah demikian? jika hal ini trjd apakah model yang di buat hrs diubah shingga semua parameter signifikan?
4. untuk R^2 yang ngtf sy masih blm mengerti, knp bisa terjadi demikan? sdgkan 0<=R^2<=0?karena hasil estimasi yang sy lakukan jg menghasilkan R^2 negatif.
sy tunggu sekali tanggapan&penjelasan dr Bpk…
terimakasih…
Wass
@Anisa,
Ass.
1. Tergantung model yang, jika model statis intrumen var-nya adalah eksogen (predet) dan jika model dinamis instrumen var-nya lag endogen (predet juga).
2. Ya,benar. bisa gunakan @ inst jika pakai program/ atau sewaktu edit dan tanpa @ juga bisa jika gunakan menu-klik.
3. Suatu model ekonomi sudah barang tentu berdasarkan teori-nya (derivasi asal mu asalnya). Yang terpenting adalah tanda positif/ negative koefisien model sesuai dengan teori-nya, syukur-syukur signifikan semua, jika tidak hanya perlu penjelasan saja mengapa tidak signifikan. pemilihan intrumen variabel sangat berpengaruh terhadap signifikansinya tersebut.
4. R^2 negatif pada perhitungan Eviews pada umum-nya jika ada var lag atau estimasi model 2SLS (lihat user guide).
Wass.
saya mau tanya pak di sas dalam pengujian 2sls untuk melihat nilai TOL/VIF serta pengujian asumsi di tiap-tiap model yang ditentukan seperti apa perintahnya pak. saya sudah coba berulang kali dan hanya menemukan cara operasi sa pada analisis 2sls berikut perintahnya mohon dikoreksi juga.
proc syslin data=klein 2sls ;
endogenous Qdt Qst Ptlag
Instruments It Popt Pft Mt Qdtlag Qstlag ;
demand: model Qdt = Qdtlag Ptlag It Popt ;
supply: model Qst = Qstlag Ptlag Pft Mt ;
equilibrium: identity Qdt =Qst ;
run;
yang harus ditambahkan dalam syntak perintah untuk memunculkan nilai tol vip, uji heterodeskesitas (white tes). otokorelasi, dan plot residual normal serta mengeluarkan nilai fit dan res dari masing-masing fungsi permintaan dan penawaran bagaimana pak?
sebelumnya terima kasih atas tanggapannya dan harapan dapat dijawab
@Ali,
Ass.
Sorry, Mas Ali saya sudah lama tak gunakan SAS lagi dan juga belum punya paket programnya. Nampaknya program yang ditulis tsb sudah oke, Namun untuk persamaan Identity saya belum tahu apakah bisa dinyatakan seperti itu (karena ada 2 var endogen pada dalam system persamaan.
Wass.
pak aku mau tanya. sebenarnya untuk batasan sarjana S1 mengenai penguasaan ekonometrik itu apa saja sih pak? skripsi yang aku buat memuat stationeritas, kointegrasi, kriteria seleksi model, pendeteksian unsur arch garch dan seeeeeeeeemuanya…. aku jadi pusing sendiri meski sudah selesai tapi pada kahirnya banyak yang menjadi bingung dengan tulisaku, selain itu juga skripsiku menjadi terlelu sangat tebal sehingga orang malas membaca.
@Wahyudi,
Ass.
Mungkin perlu lebih fokus. Sebagai pendahuluan mungkin perlu topik ttg stasioneritas untuk analisi timeseries. Topik yang dipilih bisa kelompok ARCH/GARCH atau ARIMA. Topik lain bisa berkaitan dg VAR, Kointergasi dan VECM. Selain itu bisa juga topik persamaan simultan. Jadi mungkin perlu lebih fokus pada salah satu topik tsb (kecualian stasineritas perlu dibahas sebagai langkah awal untuk membahan topik-topik diatas.).
Wass.
Selamat malm..
Pa ada yang ingin saya tanyakan, Apa itu tacking signal? kemudian kapan digunakan?
Terima kasih….
@Nost,
Bisa dijelaskan lebih panjang lagi problemnya?
Wass.
Asslmkm. Salam kenal pak. Saya mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS) Jakarta.
Pak, apakah dalam analisis data panel perlu dilakukan pengujian panel unit root, atau dengan kata lain dalam analisis data panel harus memenuhi asumsi stasioneritas? Kalau perlu atau tidak uji panel unit root, alasannya apa pak, atau adakah dasar teorinya?
@Eko,
Ass.
Pada umumnya Panel data dengan data crosection besar dan data series kecil, maka tak perlu uji panel unit root. Namun untuk Panel data dengan data series yang besar perlu dilihat stasioneritasnya (Pengujian Unit root) untuk menghindari spurious regression (lihat Baltagi, econometric analysis of panel data).
Wass.
asslkm..pak..saya mau nanya..saya menggunakan analisis VAR-VECM dengan melihat IRF dan VD nya…
hasil analisis saya bagus sejauh ini..tapi saya tidak menggunakan Dummy,sedangkan data saya data tahunan dari tahun 1971-2008 tentang ekspor karet..sedangkan apabila di masukkan dummy krisis ekonomi pada tahun 1998 maka hasil IRF dan VD nya jadi tidak bagus….
saya sejauh ini belum berhasil menemukan alasan kenapa tidak menggunakan dummy, saya kemarin dapat info kalo bisa di jelaskan dengan teori phillips perons yang mengenyampingkan dummy karena simpangan yang terlalu besar…namun saya sampai saat ini belum dapat teori yang di maksud..apakah menurut bapak ada teori yang dapat saya gunakan sebagai alasan tidak menggunakan dummy di dalam skripsi aya ini???
terima kasih atas bantuannya pak…
wasslkm,,,
@Vagha,
Ass.
Kemungkinan variabel ekpor tidak terpengaruh oleh krisis 98 atau paling tidak, tidak terjadi “struktural break”, sehingga hasilnya lebih baik tanpa dummy. Dummy hanya membantu untuk mengatasi “struktural break”.
Wass.
Asalamua alaikum,
Permisi mau tanya,
Apakah maknyanya kalau saya merun model Fixed Effect tanpa memasukkan dummy parameter (cross section dan seris) dengan jika model FE yang memasukkan dummy parameter (cross section dan seris)?
Terimakasih
athar
@mtar,
Ass.
Dummy berfungsi untuk membedakan dua periode waktu ( 0 dan 1) dan melihat pengaruhnya. Pada umumnya penggunaan dummy pada FE terjadi near singular matrik.
Wass.
wasslkm..terima kasih atas jawabannya pak..tapi saya masih binggung bagaimana menjelaskan alasan kenapa tidak memakai dummy…alasan secara ilmiahnya..
apakah bapak dapat membantu saya untuk menjawab kenapa variabel dummy tidak ikut dimasukkan ke dalam persamaan VAR VECM.
@Vagha,
Ass.
Coba Anda Plot (gambar) variabel endogen (Ekpor?) apakah terjadi perubahan yang dratis (struktural break) pada tahun 1998 (krisis) dan perubahan tersebut permanen? contoh struktural break lainnya: kurs rupiah sebelum krisis sekitar Rp 3000/US$ sesudah krisis sekitar Rp 10.000/US dan itu perubahan permanen (tak mungkin kurs rupiah balik lagi ke Rp 3000/US$.
Jika terjadi demikian maka perlu dummy, untuk membedakan sebelum/ sedudah krisis yang tercemin pada perbedaan intercept (koefisien dummy). Teori/ prinsip prinsip tentang apa dan bagaimana dummy var bisa Anda lihat di D. Gujarati, Basic Econometric.
Wass.
Pagi pak,,
Pak ada yang mau sy tnykn,
1. klo uji hausman apkh dlm perhitunganY hanya menggunakan koefisien slope aja tw intersep+slope?
2. dlm LSDV salah satu cros section harus sbg pembanding (katakanlah D1), untuk lainnya dimulai dari D2 dst, apakah dlm analisis dng eview D1 msk dlm analisis eviewY apa tdk? apa ada pengaruhY?
3. apabila hasil output eview koefisien LSDV ada yg tdk signifikan apkh berpengaruh terhadap kesimpulanY? dan bagaimn penjlsnY dng cros section pembandingY (misalnya D2 dst terhdp D1)?
Terima kasih,,,
@Joy,
Ass.
1. Uji Hausman hanya gunakan slope.
2. Dalam program eViews tidak dimasukan D1 sebagai var eksogen, namun koefisien D1 adalah konstantanya.
3. Jika koefisien tak signifikan berarti variabel tersebut tidak berpengaruh terhadap var endogen. Jika D2=0, D3=0, ..dst, maka koefisien pembangding D1 adalah konstantanya. Misalnya D2=1, maka perbandingan D2 dengan D1 adalah selisih D2 dengan D1 (konstanta).
Wass.
ohy pak da yg tertinggal, misalY data heteroskedastisitas dan salah satu penanggulanganY dengan transformasi Ln persamaanY, tetapi mengapa klo dataY berupa persentase (%) tidak perlu di Ln-kn?
@Joy,
Jika data nya sudah dlm % tak perlu di-ln-kan, karena akan mempersulit interpretasi. Bermacam macam transformasi log(logarit)-lin(linier), lin-log dll atau tranformasi data dengan pembobot variansnya untuk atasi hetrosedastisitas.
Wass.
wasslkm..terima kasih sebelumnya pak..tadi sudah saya test..ternyata tidak terjadi struktural break pada ekspor karetnya,,,
untuk lebih memahaminya saya baca gujaratinya..makasih pak..
wasslkm..
Terimakasih pak untuk jawabannya.
ohy pak sy msh bingung, klo misalnya model yg trbentuk dari data yg telah ditransformasikan terhadap ln, bagaimana interpretasiY terhadap data awalY?
misalnya variabelnya Y(jmlh kasus), X1, X2(/km2)
dng perhitungan dt awal terdpt hetero, sbg penanggulangan kemudian ditransformasikan Ln, kecuali X1 krn satuan awal sudah %.
lnY = 0.0023 – 0.0004X1 + 0.001Ln(X2)
apakah utk interpretasi intersep & slope diatas dlm % tw hrs di un-ln-kn?
mohon bantuannya pak, terimakasih..
@Joy,
Ass.
Interpreasi:
1. yang koef=0,0023 perlu di un-ln-kan
2. yang koef=-0.0004 angka tsb bagi 100, maka menjadi -0,000004 artinya kenaikan 1% x1 akan menurunkan 0,000004 Y
3. koef 0,001 arti: kenaikan 1% X2 akan meningkatkan 1% Y.
Salam
Ass.
Pak, mau nanya kalau LnPDRB=LnPMTD+LnRata2sekolah+LnLifeexpectancy, pada PDRB datanya riil perkapita, terus pada PMTD datanya riil tapi tidak perkapita. Itu gimana Pak, apakah harus PMTD perkapita juga? PMTD= pembentukan Modal Tetap sebagai proxy kapital fisik.
Teruma kasih
@Iskandar,
Ya, saya kira supaya komparabel perlu PMTD perkapita.
Wass.
asslkm..pak…teman saya yang menggunakan model data panel mau bertanya…
haril dari R squared nya di bawah 0,5 apakah itu bagus???karena yang kita ketahui, R squared itu menjelaskan berapa persen model dapat menjelaskan permasalahan. apabila dibawah 50% (0,5) bukannya tidak baik??namun dari hasil penelitian yang menggunakan data panel kebanyakan di bawah 0,5. Apakah menggunakan data panel memang menghasilkan R squared yg rendah??terima kasih pak.
@vagha,
Saya kira R2 tidak perlu dipersoalkan selama Anda tidak melakukan forecasting.
Wass.
Selamat pagi bapak, saya pengguna panel data dalam TA saya. Yang mw saya tanyakan adalah, mengapa dalam output EVIEWS 3.0 tidak menampilkan nilai F-statistik (pada model regresi panel dengan pendekatan Random Effect).
Dan yang kedua adalah, apakah bapak punya penjelasan yang lebih rinci mengenai Kausalitas Granger dengan data yang digunakan adalah data panel.
Karena saya sudah temukan beberapa penelitian yang menggunakan alat analisis dan tipe data tersebut. Akan tetapi saya masih rancu untuk memahaminya.
Terima Kasih bapak atas bantuannya.
@Salyo,
Anda bisa gunakan Eviews versi 5 atau 5.1 untuk melihat random-effect nya
Wass.
asslm. pak, saya mahasiswa yang sedang membuat skripsi dengan metode panel regresi, hasil akhir model yg terpilih adalah model fixed effect dengan struktur varian kovarian heteroskedastik dan ada korelasi antar unit (sur) tetapi knp nilai R squarenya lebih kecil daripada model fixed effect awal sebelum ada penyesuaian struktur varian kovariannya y pak, apa model saya tidak bagus?? terimakasih sebelumnya pak
@Tri,
Ass.
Jika Anda sudah melkukan pengujian SUR (lihat handout di Blog ini) dan model cocok adalah fixed effect dg SUR maka itulah model yang terbaik, karena akan menghasilkan estimasi yang BLUE.
Wass.
Ass.
Pak, tetapi data jumlah penduduk tidak lengkap. Jadi kalau tidak dibuat perkapita, nanti akan jadi masalah ga?
terima kasih.
@Iskandar,
Jika ada keterbatasan data, saya kira bisa saja digunakan apa adanya.
Wass.
asslm. pak mo tanya nilai Rsquare yg kecil pada suatu model yg terpilih setelah melalui pengujian apakah menjadi suatu masalah, karena model penelitian saya nilai Rsquarenya cuma 0,29. terimakasih pak sebelumnya
@Tri,
Menurut saya dalam suatu model yang terpenting adalah signifikansinya, R2 kecil boleh saja karena hal ini menunjukkan sebera besar perubahan endogen dapat dijelaskan oleh ekosogen dengan asumsi hubungan linier. Jika hubungan tersebut tidak linier maka kemungkinan R2 kecil.
Wass.
Ass.wr.wb. p.sanjoyo, mhn pencerahan. Jk model VAR pakai variabel endogen dlm bentuk ratio, indeks dan %, apakah nilai dalam impulse response function dapat diinterpretasikan atau hanya dpt dibahas scr grafis saja. Terima kasih byk.
@Vigaro,
Ya, memang diinterpretasikan secara grafik. Dampak shock 1 standar deviasi terhadap variabel lain dan pada saat kapan mencapai keseimbangan / steady state.
Wass.
Asslm, pak mo tanya dlm skripsi saya pengujian pemilihan model antara fixed dgn comon effect menghslkan fix lbh baik daripada common dan pengujian common effect dan random menghslkn common lbh baik, sedangkan saat pengujian antara fix dan random effect menghslkn random lbh baik, sy bingung dgn hsl pengujian diatas sehrsnya saat uji common dgn random yg terpilih adlh random sehigga random bs d uji dgn fix tp hslnya mlh terpilih common, apakah hsl uji saya d atas bs di simpulkan klo model akhir yg terpilih adl random effect ??terimakasih sebelumnya pak
@Tri,
Ass.
Ya, benar kesimpulannya model yang Anda uji adalah random effect. Step awal: uji Common vc Fixed effect dan jika terpilih adalah fixed effect maka langkah selanjutnya uji random vs fixed effect. Dan telah Anda lakukan yang terpilih adalah Random effect.
wass.
pagi pak,,
sy mau tny pak, apa kaidah atau alasan mengapa waktu merupakan suatu sampel random sehingga data deret waktu dapat dianalisis?
terima kasih…
@Alfan,
Misalnya diilutrasikan GDP indonesia, munculnya suatu event (pembentukan) output nasional (aktivitas ekonomi) adalah secara random yang diakibatkan sesuatu hal. Oleh karena itu, nilai GDP baik kuartalan maupun tahunan merupakan munculnya suatu peristiwa (event) tersebut secara random.
Wass.
Malam Pak…saya mahasiswi yg sdg menjalani skripsi…mau tanya pak…hipotesis saya : Risiko beta memengaruhi koefisien respon laba pada perusahaan perata laba secara signifikan..Dosen saya bertanya, alasan kenapa saya memilih hipotesis ‘berpengaruh secara signifikan’ bukannya berpengaruh negatif/positif….kalau bisa, ada rujukan atau referensi dari buku apa…thx pak…
@Mareta,
Menurut saya lebih pas dengan Dosen Anda atau hipotesisnya: Ada dugaan bahwa resiko beta mempengaruhi secara positif/ negatif terhadap laba perusahaan. kata “mempengaruhi” sudah implisit akan diuji signifikansinya secara statistik. “positif/ negatif” sudah barang tentu Anda sudah yakin berdasarkan teori bahwa hubungan tersebut positif/ negatif. Namun jika dalam teori bisa positif atau negatif, maka kata-kata “positif/ negatif” dalam hipotesis dapat dihilangkan.
Buku buku mungkin perlu Anda baca Metodalogi Penelitian namun yang kuantitaf (bukan kualitatif).
Wass.
Pak, bagaimana cara memasukkan variabel dummy di VAR? apa bedanya dengan dummy pada regresi?
Apa Bapak mempunyai literatur mengenai Pemodelan Threshold VAR (TVAR) serta software untuk menganalisis model tersebut?
@Shinta,
Sudah dijawab sebelumnya.
VAR dg regresi linier bedanya pada Var adalah model Causalitas.
Software bisa gunakan Eviews. Literatur saya belum punya, … saya kira di Web banyak sekali. Kalau boleh kirimkan saya literatur tersebut.
Wass.
Malam pak,mau nanya lagi nih.
apa penjelasannya jika hasil uji risiko beta saya berpengaruh positif terhadap ERC?begitu juga dengan leverage yg berpengaruh positif terhadap erc….beserta rujukan jurnalnya…thx…
@Mareta,
Jika hasil koefisien beta positif dan signifikan (probabilitas kurang dari 5%) maka kesimpulannya bahwa beta mempengaruhi laba secara positif, misalkan koefisiennya 0,6, maka kenaikan beta sebesar 1 unit satuan akan meningkatkan 0,6 unit satuan laba.
Interpretasi yang sama juga buat leverage.
Wass.
ass…
pak..saya mau bertanya, saya sedang melakukan tugas akhir, data yang saya gunakan adalah data time series dari tahun 1990-2007.
1. sebenarnya batas terjadinya multikol itu berapa y pa?
saya pernah lihat di skripsi, kalu koefisien korelasinya masih lebih kecil dari adj-R square nya, maka multikol dapat diabaikan…apakah memang benar seperti itu?
2. apa perbedaan uji heteros white antara memakai cross term dengan no cross term? soalnya saya pas wktu uji heteros dengan cross term muncul tulisan ‘insufficient……’ itu kenapa ya pa?
3. kalau pas mau membuat persamaan regresi di eviews, terus muncul ‘near singular matrix’ itu knapa ya pak?
terima kasih sebulumnya ya pak….
@Merlynda,
1. salah satu ciri multikol yaitu korelasi antar independent variabel sebesar lebih dari 0,9 (ada yang mengatakan 0,8).
2. Uji heretos no cross term berarti tidak ada perkalian antara variabel independent, sedangkan cross term berati ada perkalian antar varibel independentnya. Lihat Bahan basisc ekonometrik ttg uji heterosedastik di Blog ini (“Bahan Materi”). Muncul “insufficient …… apanya yaa?
3. Salah satu kemungkinan adanya multikol yang sempurna (mis x1=2×2) atau salah membuat dummy variabel.
Wass.
Salam Pak Sanjoyo yg baik,
Saya pernah baca di suatu paper mengenai analisa data panel. Dikatakan bahwa dimasukkannya lagged dependent variebel pada model data panel akan menyebabkan model itu menjadi bias. Jadi harus menggunakan metoda GMM. Artinya tidak cukup dgn analisa FEM ataupun REM.
Tapi Apakah bila saya ‘memaksakan’ berhenti di analisa FEM dan REM saja, analisa persamaan data panel yg saya buat sudah cukup menjelaskan hubungan antar variabel yg ada?
@Udin Tri,
Ya, model dynamic panel (adanya lag baik independent maupun dependent pada persamaan sisi kanan) bisa gunakan estimasi GMM atau 2SLS.
Ya, selama model Anda adalah statik (secara teori atau common sense) bisa langsung estimasi model FEM maupun REM.
Wass.
maksud saya, penjelasan mengapa risiko beta dan leverage bisa berpengaruh positif terhadap ERC..thx..
@Mareta,
Yang perlu dilihat tanda koefisien dan signifikansi dan untuk interpretasi lebih jauh perli dilihat lagi teori ekonominya/ manajemen keuangan.
wass.
aslm, pak sanjoyo
ada yang mau saya tanyakan mengenai interpretasi hasil persamaan panel kointegrasi. Hasil pengolahan data saya menunjukkan bahwa berdasarkan uji pedroni terdapat kointegrasi antar variabel dalam penelitian, namun setelah dicari persamaan kointegrasinya, ada variabel yang secara parsial tidak signifikan. Bagaimana cara meninterpretasikan variabel yang tidak signifikan tersebut?
@alif,
Jika ada variabel (mis x) dalam persamaan kointegrasinya (oersamaan jangka panjang), maka variabel tersebut tidak mempunyai hubungan (tidak berdampak) terhadap persamaan jangka pendek atau dengan arti lain fluktuasi jangka pendek tidak mempengaruhi (tidak melakukan adjusment) pada jangka panjang.
Wass.
assalamualaikum wr wb,
perkenalkan nama saya donna mahasiswi statistika ugm 06 mau mengajukan pertanyaan sbb :
1. Apakah perbedaan uji stasioneritas dan uji derajat integrasi dengan menggunakan uji ADF?
2. Apakah nilai t-nya sama?
3. Saya mengambil TA menggunakan 3 variabel endogen dan 1 variabel eksogen dan menggunakan metode VARX, bagaimana jika semua variabel stasioner pada derajat 1, apakah perlu diuji derajat integrasi?
4. Apakah langkah penyelesaian metode VARX sama dengan VAR dari segi uji granger, uji impuls respon function, dll ?
Terima Kasih Wassalamualaikum wr wb
@Donita,
1. JIka Uji Stasioneritas adalah suatu variabel yang akan diuji dg ADF. Jika Uji kointergrasi yang diuji adalah error persamaan regresi dua variabel dg ADF. Coba lihat Hand out saya di Blog ini (Materi Ekonomewtrika).
2. Sama.
3. Jika kalau analisis Anda adalah VAR atau VARX maka tak perlu uji derajat integrasi, namun yang penting setiap variabel harus stasioner.
4. Untuk VARX saya belum pernah mencoba dan saya kira di Eview 5.1 belum ada VARX.
Wass.
thx pak atas jawabannya…saya ada pertanyaan lg…kalo saya sudah menguji model saya dengan hipotesis 2 tailed lalu saya mau ganti ke hipotesis 1 tail, lalu uji F dan t nya pasti berbeda…Saya ingin tau bagaimana uji F dan uji t untuk hipotesis 1 tail..(apakah uji t, sig nya dibagi 2 untuk 1 tail?)..
lalu, apa saja yg harus dijelaskan dari statistik deskriptif?apakah hanya membaca rata-rata saja atau harus dibandingkan dengan sesuatu?yg ketiga, mengapa saat estimasi model regresi terdapat e (erROR) tetapi setelah diketahui koefisiennya, e(error) tersebut hilang? (beserta rujukan..)
maaf merepotkan…thx…
@Marete,
Jika Anda menghitung secara manual uji t atau uji f baik one tail atau two tail sama saja perhitunga rumusnya, namunyang berbeda adalah tingkat kepercayaan yang digunakan. Jika tingkat kepercayaa 90 persen atau tingkat kesalah (alpa) 10 persen maka jika two tail maka sewaktu Anda mencari critical value yang dimasukkan adalah 5 persen (10:2) dan jika one tail yang dimasukan adalah 10 persen.
Statistik deskriptif adalah menjelaskan nilai (rata-rata, prosentase) apa adanya (tanpa pengujian) dan menjelaskan suatu fenomena dengan cakupannya sebatas sample tersebut.
Ya, model regresi merupakan kategori indeterministik, berbeda dengan model matematika (deterministik).
Wass.
Asslam, Wr. wb.
Sebelumnya saya ingin menyampaikan beberapa hal penting untuk diketahui oleh semua.
1. Banyak terjadi kesalahan dalam pengujian suatu model, kebanyakan mereka yang awam kurang paham bahwa pentingnya uji normalitas dalam pengujian parameter pada model parametrik apapun. Karena distribusi sampling dari suatu statistik dari suatu jumlah sampel waktu yang besar bisa di aproksimasi ke distribusi normal.
2. Saya akan menegaskan Asumsi yang vital untuk time series regression, yaitu:
a. Stasioneritas
b. Normalitas
c. Linieritas
d. Non Multikolinieritas
e. Homokedastisitas
f. Non Otokorelasi
Dalam penggunaan regresi time series berbeda sekali dengan regresi cross section. Perbedaannya yang sangat vital adalah stasioneritas data. Pada regresi cross section tidak perlu stasioneritas data karena tidak menggunakan data time series sedangkan pada regresi time series sangat penting stasioneritas data sangat penting karena regresi time series harus menghasilkan persamaan yang stabil dan stabilitas data dapat dilihat dari stasioneritasnya. Jika menggunakan regresi time series haruslah terlebih dahulu diuji stasioneritas datanya, jangan sampai tidak diuji karena akan mengakibatkan model yang kita bentuk kurang akurat.
Stasioneritas pada regresi time series diperlukan untuk menghindari terjadnya regresi semu (spurious regression). Tapi untuk pengujian kointegrasi dengan metode engel granger variabel-variabel yang diregresikan tidak terlebih dahulu distasionerkan karena yang dilihat adalah stasioneritas residual dari kombinasi linear dari variabel-variabel tersebut.
Stasioneritas data time series dalam penggunaan ke sebuah alat analisis time series sangat penting. Camkan baik-baik.
3. Pengujian Kointegrasi,
Kointegrasi adalah suatu fenomena di dunia ekonomi, dimana terjadi kesimbangan hubungan antar dua variabel atau lebih sesuai dengan logika teori yang terjadi.
syarat-syarat dua variabel atau lebih berkointegrasi adalah dimana:
a.variabel tersebut berintegrasi pada ordo yang sama namun jika terjadi dua variabel yang secara teoretis memang berhubungan tetapi tidak memiliki ordo yang sama dapat diuji apakah berkointegrasi atau tidak dengan menggunakan uji ARDL sedangkan syarat ordo sama untuk uji kointegrasi engel granger dan uji johansen, yang penting bukan uji ARDL.
b.Memiliki hubungan secara teoretis.
c.Residual yang dihasilkan dari kombinasi linear dari dua atau lebih variabel adalah stasioner.
Sebenarnya kointegrasi antar variabel ekonomni tidak selalu linear melainkan bisa juga terjadi kointegrasi non linear. Tetapi banyak karya tulis yang tidak menyelidiki terlebih dahulu apakah memang terjadi kointegrasi linear atau non linear sebab jika hal ini diabaikan begitu saja maka mengakibatkan bisa terjadi salah pengertian.
Prosedur pengujian kointegrasi:
a. selidiki dulu apakah terjadi kointegrasi pada variabel-variabel yang ingin diteliti.
b. setelah variabel-variabel tersebut memang berkointegrasi lalu diuji lagi apakah memang berkointegrasi linear atau non linear.
Pada software Eviews belum menyediakan prosedur untuk pengujian penentuan jenis kointegrasi. Tetapi ada alternatif lain, yaitu dengan menggunakan Matlab atau Gauss.
note:
jika variabel-variabel yang secara teori berhubungan dan pada pengujian kointegrasi memang berkintegrasi, maka ketika diplot pergerakan data dari variabel-variabel tersebut akan sejalan beriringan.
4. Uji Parametrik Kausalitas Engel Granger
Kausalitas disini bukan pengertian sedalamnya tentang sebab akibat tetapi lebih dalam artian variabel mana yang mendahului mempengaruhi variabel yang mana.
Dalam pengujian kausalitas granger tidak pernah ditulis variabel x menyebabkan variabel y tetapi variabel x granger cause variabel y.
Uji kausalitas Granger ini dalam penyusunan formulanya untuk dua variabel sehingga terdapat dua persamaan dimana dua variabel tersebut diposisikan sebagai variabel dependen dan independen.
Kedua persamaan yang tersusun tersebut masing-masing harus stabil dalam artian dalam pembentukan persamaan tersebut harus menggunakan variabel yang stasioner, jika belum stasioner haruslah distasionerkan. Asumsi normalitas juga diperlukan untuk pengujian hipotesis.
Karena hasil estimasi dari kedua persamaan tersebut pastilah terdapat residual, maka residual dari kedua persamaan tersebut harus tidak berkorelasi.
Tetapi kebanyakan para mahasiswa dalam membuat skripsi yang menggunakan uji parametrik kauslitas Engel Granger tidak memperhatikan asumsi-asumsi tersebut sehingga dapat dipastikan hasil penlitian misleading.
Pengujian kauslitas terdapat dua jenis uji parametrik dan non parametrik. Jika asumsi-asumsi di atas tidak terpenuhi, maka gunakan uji non parametriknya.
Dalam perkembangannya bukan hanya kauslitas antar dua variabel tetapi bisa juga pengujian non kausalitas antar variabel.
Trimakasih atas posting Anda. Mudah mudahan ini dapat mencerahkan kita semua.
Wass.
pak,,trimakasih untuk infonya
saya mau tanya, pak..apakah kalau ada 3 variabel dan 2 variabel berintegrasi pada derajat yang sama sedangkan 1 variabel berbeda,berarti tidak HARUS dilakukan uji kointegrasi kan?
apakah kointegrasi merupakan keharusan?
terimakasih.
Penentuan Sifat Aditif dan Multiplikatif pada Data Time Series
Kita tentunya mengetahui bahwa pada data time series terdiri dari empat komponen, yaitu:
1. Trend
adalah suatu komponen pada data time series yang menunjukkan suatu fenomena perkembangan secara umum apakah terjadi pergerakan menaik atau menurun.
2. Cyclical (siklus)
adalah suatu komponen pada data time series yang merupakan pola gerakan data yang terjadi di sekitar trend, artinya gerakan ini adalah gerakan yang bisa berulang pada periode tertentu.
3. Musiman
adalah suatu komponen pada data time series yang merupakan gerakan naik turun dari waktu ke waktu.
4. Irregular
adalah suatu komponen pada data time series yang mana bersifat sporadis atau tidak teratur.
Dalam peramalan univariate penentuan apakah data time series bersifat aditif atau multiplikatif sangatlah penting. Karena jika terjadi salah persepsi misal seharusnya bersifat aditif tetapi yang digunakan adalah multiplikatif, maka hal tersebut dapat mengakibatkan model peramalan univariat yang terbentuk kurang sahih digunakan untuk peramalan.
Cara menentukan apakah data time series bersifat aditif atau multiplikatif adalah sebagai berikut:
1. Bentuklah data time series yang bersifat aditif dan multiplikatif dari data yang ada.
2. Lalu carilah nilai sum square of error (SSE) dari data time series yang bersifat aditif dan multiplikatif terhadap data time series yang sebenarnya.
3. Ambilah nilai SSE yang terendah. Jika nilai SSE dari data time series aditif adalah terendah, maka data tersebut bersifat aditif. Atau sebaliknya, jika nilai nilai SSE dari data time series multiplikatif adalah terendah, maka data tersebut bersifat multiplikatif.
Dengan demikian jika kita telah mengetahui sifat dari data time series, kita dapat menganalsis lebih lanjut sesuai dengan kebutuhan kita.
@Fajar
Terimakasih Posting Anda, mudah mudahan dapat mencerahkan kita semua.
Wass
Bapak; saya Ardi, kebetulan saya saat ini sedang mengerjakan tulisan; yang mana menggunakan teknik diskriminan dan logit; saya sudah membaca buku-buku bapak terkait dengan teknik2 dan cara analisis di spss;
ijinkan saya bertanya tentang beberapa hal kepada Bapak tentang analisis ini:
1. bagaimana analisisnya bila menggunakan variabel independen antara data2 rasio keuangan dan data2 makro ekonomi? bagaimana menggabungkannya?
2. bila menggunakan data2 tersebut, apakah data yang dibentuk dari time series harus panjang juga? misal untuk memprediksi kondisi pailit; dua tahun untuk mengkategorikan; dan dua tahun sebelumnya untuk memprediksi(diolah).
3.bagaimana cara menggabungkan data rasio tersebut dengan data makroekonomi supaya didapatkan hasil yang baik dengan regresi logit dan diskriminan.
saya sangat mengharapkan jawaban dari bapak, yang pastinya sangat bermanfaat untuk saya, sebelumnya saya mohon maaf dan terima kasih.wassalamualaikum wr.wb.
@Ardiyadi
1. Bila model kepailitan bank/ Perusahaan adalah kepailitan = fungsi (rasio pwerusahaan (ROI, ROE, dll), Variabel Mackro ekonomi (GDP riil, suku bunga, dll), maka variabel-variabel tersebut tingggal dimasukan dlm model dan diestimasi dg SPSS/ Eviews dengan analisis Diskriminan atau logit.
2. yang penting adalah data mikro (perusahaan) dan makro ekonomi dengan waktu yang sama, kuartalan atau tahunan. Idealnya paling tidak mempunyai 50 observasi.
3. sudah terjawan pada no 1.
Wass.
pak saya mau tanya ,,,klo pengujian ECM pada Eviwes yang digunakan data yang telah didiferensiasikan atau yang awal???Lalu kLo pake data Jumlah Uang Beredar di LOG kan atau gunakan pertumbuhannya???
@Eko,
Pada model ECM artinya kombinasi variabel menunjukkan adanya integrasi, maka data yang digunakan dalam level (tidak di defference)
Tergantung/ disesuaikan model struktural apakah di-log- kan atau pertumbuhan.
Wass.
selamat sore Pak Sanjoyo,
saya ingin menanyakan masalah average taxes rates dan marginal taxes rates.
menurut bapak diantara average taxes rates dan marginal taxes rates mana yang seharusnya kita gunakan dalam membuat keputusan finansial??
terimakasih atas bantuannya.
@Steffi,
ATR untuk mengukur “sacrifice” sedangkan MTR megukur “distortion”. Kedua-duanya berpengaruh thd kebutusan finansial.
Wass
pak saya mau nanya,,,saya meregresikan suatu model dengan regresi biasa pada eviews,,tp knapa hasilnya tidak sesuai dengan harapan???
contohnya tingkat bunga sebagai dependent vriabel tp hasilnya tidak signifikan dgn inflasi sbagai independent variabel???
bagaimana jalan keluarnya pak???
karena katanya kalo pake uji kointegrasi DW harus sesuai dengan teori karena mengacu pada keseimbangan jangka panjang,,,,
tolong pak solusinya,,,,,,
@Eko Purwoto,
Gunakan model Taylor rule untuk memprediksikan suku bunga yang merupakan fungsi dari inflation gap (inflasi-target inflasi), output gap (GDP-GDP potensial).
Wass.
Asslm.
Pak Sanjoyo, apa bapak punya software yang bisa menguji adanya non linear kointegrasi. klo ada tolong kasih tahu saya
terimaksih
@Muhammad Fajar,
Dengan gunakan Eviews Anda bisa gunakan 4 pilihan (linier tanpa contanta, kuadratik, dll).
Wass.
Assalam
Pak Sanjoyo, kalau di uji kointegrasi yang ada di Eviews, saya masih kurang srek untuk pengujian non linear kointegrasi. Saya punya jurnal tentang uji non linear kointegrasi, salah satunya yaitu uji yang di ajukan Breitung (2001). Eviews itu masih banyak kurang pak karena saya mendalami berbagai metodologi ekonometrik. saya punya Jmulti, Eviews, SPSS, Demetra, zaitun time series, gauss, matlab, limdep. Apa bapak punya referensi software lagi.
@Fajar,
Itulah program-program statistika/ ekonometrika yang terbaik yang saya ketahui. Bila tidak ada di program paket tersebut terpaksa perlu Anda gunakan MATLAB dan membuat program sendiri. Untuk lebih membantu gunakan TOOLBOXs Matlab untuk econometrics sudah ada beberapa command untuk econometrics yang sederhana dan perlu Anda buat program kointegrasi sesuai dengan jurnal yang sebutkan tersebut.
Selamat mencoba.
Wass.
Selamat malam,
mas joyo aq ada beberapa pertanyaan mengenai metode penaksiran parameter, diantaranya:
1. Apa perbedaan MKTB dan ML dilihat dari segi hasil yang didapat,
2. Keunggulan dari tiap metode penaksiran
Terima kasih
@Noss,
Singkatan apa yaaa….MKTB?
Wass
Sanjoyo
@Noss,
MKTB (metoda kuadrat terkecil biasa?) atau OLS hasilnya akan BLUE (best linear unbiased estimeta), metodanya simple, tak perlu mengasumsikan distribusi normal (utk estimasi, namun utk hipotesis perlu), kelemahan tidak stabil untuk sample yang mengandung outlier. Sedangkan ML (maximum likelihood) menghasilakan estimasi bias untuk data yang kecil namun varian lebih kecil dari OLS, perlu asumsi distribusi normal, cukup stabil untuk sample yang mengandung outlier.
Wass.
Sanjoyo
Maaf pak, saya ingin bertanya terkait dengan tugas akhir kuliah saya. Saya melakukan regresi dua tahap, dimana tahap pertama menggunakan OLS, dan kemudian error term yang dihasilkan dijadikan variabel independen pada regresi tahap kedua. Untuk regresi tahap kedua ini, sebaiknya saya menggunakan metode apa?
Terima kasih sebelumnya.
@Handi,
Ya, dengan OLS juga.
Wass
Sanjoyo
Menyambung pertanyaan sebelumnya: Apakah variabel independen yang berasal dari residual yang dihasilkan pada regresi pertama dapat menyebabkan var independen tsb bersifat stokastik pak, yang dengan demikian OLS tidak bisa dipergunakan. Yang saya fahami dari Gujarati kondisi ini tidak bisa menggunakan OLS, karena model regresi nya bersifat autoregresif, betulkah pemahaman saya Pak? Mohon pencerahan.
@Handi,
Mis persamaan simultan:
pers 1: y1=a0+a1y2+a2X1+….dst
pers 2: y2=b0+b1y1+b2X2+…dst
Untuk 2SLS, tahap pertama meregresikan persamaan pertama dan lakukan estimasi variabel endogen (y1) sebut y1_cap.
Tahap ke dua, meregresikan persamaan ke dua dengan menggantikan y1 dengan y1_cap.
Maka koefisien2 tersebut tidak bias.
Wass
Sanjoyo
Terima kasih atas jawabannya Pak. Saya akan menggunakan model persamaan simultan pada regresi tahap kedua ini. Selanjutnya, apakah pada model persamaan simultan ini perlu dilakukan uji ekonometrika (normalitas, heterokedastsitas, autokorelasi, multikol dan linearitas) sebagaimana pada OLS?
Saya baru sekali ini menggunakan model persamaan simultan. Terima kasih sebelumnya
@Handi,
Saya kira untuk data time series dan menggunakan 2SLS diharapkan bisa menghindarkan dari korelasi serial antar persamaan.
Wass
Sanjoyo
selamat pagi pak sanjoyo
saya mahasiswa sedang menyusun tugas akhir, saya ingin bertanya berapa jumlah persamaan kointegrasi bila saya menggunakan 4 variabel, bagiaman bila hanya ada 1 persamaan kointegrasi ? bisakah dianalisa menggunakan VECM?
pk san, sy memakai ECM tetapi sampai pada tahapan uji kointegrasi dari johansen ternyata tidak semua variabel signifikan terkointegrasi, hanya ada 2 variabel (1 var dependent dan 1 independent) yang signifikan dan 3 var independent lainnya tidak signifikan,,. bagaimana langkah proses ECM nantinya pada penentuan residual01(-1), apakah variabel yang tidak terbukti terkointegrasi juga dimasukkan untuk penentuan resid01(-1) dan juga dianalisis dalam ECM???
sy harap, blsan bpk
terima kasih
@Andy,
Mas Andi, jika pakai johansen maka harus gunakan VECM (bukan ECM). Pastikan sewaktu johansen test pilih model yang tepat (no tren, tren with incercep dll — ada 5 model). Dan akan diperoleh berapa vector yang terkointegrasi.
Jika Anda ingin gunakan ECM, jika ada 5 variabel maka ada 5 persamaan ECM dan masing masing diuji kointegrasinya dengan engel-granger (stasioneritas errornya). Persoalannya jika tidak semua terkointegrasi, itu yang menjadi kelemahan metoda ECM ini. Saran gunakan VECM.
Wass
Sanjoyo
Pak dalam panel data dinamis, setelah dilakukan 1st difference masih terdapat satu permasalahan lagi yakni delta y(i,t-1) yang berkorelasi dengan delta error(i,t). Pertanyaan saya mengapa dengan adanya korelasi tersebut menyebabkan OLS estimator menjadi tidak konsisten?
Selanjutnya dilakukan metode instrumental variabel (IV) untuk mendapatkan estimator yang konsisten, bagaimana ya pak cara menunjukkan bahwa estimator yang didapat dengan metode instrumental variabel merupakan taksiran yang konsisten??
Terimakasih Pak..
@Nisma,
salah satu asumsi OLS untuk estimasi model regresi liner adalah Ekpektasi (error dan var indendenta) adalah nol artinya tidak ada korelasi antara var independent dengan error-nya, sehingga ekpektasi (koef estimasi) akan sama dengan parameternya (koefisien yang sebenarnya). jika ada korelasi, maka ekpektasi (koef estimasi) tidak sama dengan parameternya atau bias. Lihat Damodar Gujarati, Basic econemtric untuk pembuktian formulanya.
Pada melakuan first difference, secara teoritis korelasi error dengan independen var akan hilang, sehingga bisa gunakan OLS untuk mengestimasi parameternya. Demikian pula dengan dengan Instrumen variabel.
Wass.
Sanjoyo
sore Pak Sanjoyo.
Mau iku nimbrung ngrepotin nih.
to the point :
untuk running menggunakan TSLS, series datanya minimal berapa titik?
kalo datanya sangat pendek, kmudian saya tambah beberapa series dengan menggunakan interpolasi, misalnya datanya tahunan saya interpolasi jadi bulanan, apakah diperkenankan Pak?
kemudian bagaimana cara yang tepat menginterpolasi data tahunan menjadi data triwulanan atau bulanan?
terima kasih
@Dwisad,
Kira-kira 50-60 titik sudah cukup untuk TSLS. Untuk data hasil interpolasi kemudian digunakan TSLS menurut saya tidak dianjurkan, karena untuk interpolasi sudah ada error dan digunakan lagi dg TSLS akan ada error lagi,… jadi double error.
Cara interpolasi, lihat manual Eviews untuk interpolasi berbagai model linier, non linier dll atau bisa Anda gunakan Excel.
Wass
Sanjoyo
Memperjelas pertanyaan saya pak, variabel independen yang dipakai pada model regresi tahap kedua adalah sama persis, hanya ditambahkan variabel independen baru yakni residual yang dihasilkan dari regresi tahap pertama (sebelumnya residual tersebut di-interpolasi). Terima kasih atas penjelasannya Pak.
pak san, sy mau tanya dalam data penelitian saya ternyata tidak lolos uji normalitas telah saya melakukan triming membuang data dari 188 menjadi 55 data tetapi tidak berpengaruh..
trus saya mau melakukan transform, tetapi saya binggung akan saya transform kedalam bentuk apa ya? apakah log atau LN dan masih banyak bentuk lain..
saya mengandalkan alat bantu curve estimation untuk memilih model mana yang lebih sesuai (R adjusted yang terbesar) sterusnya akan memilih bentuk transform,
Akan tetapi variabel penelitian sy adalah angka prosentase perubahan (ada angka negatif didalamnya)..regresi yang non linear tidak bisa membaca angka negatif kecuali regresi linear
akan transform dalam bentuk apa data saya agar terdistribusi normal dan sesuai
@Andy,
1. Coba chek apakah data tersebut non-stasioner? data non stasioner umumnya tidak berdistribusi normal
2. Transformasi log atau LN atau yang lain.. bisa saja.
Wass
Sanjoyo
selamat pagi pak sanjoyo
saya mau bertanya Pak. Apakah mungkin nilai R-square negatif? secara teori kan tidak mungkin nilat R-square negatif, tetapi ketika saya melakukan pemodelan, saya memperoleh nilai R-square yang negatif Pak.
Apakah ada yang salah dengan analisis saya?
Apakah nilai R-square yang negatif tsb disebabkan oleh data yang sudah saya lakukan differensi agar menjadi stasioner terhadap rata-rata? karena ketika saya buktikan secara matematis pada data differensi, memang bisa terjadi nilai R-square yang negatif, tetapi saya bingung dalam menginterpretasikannya Pak.
Mohon bantuannya. Terima Kasih
@Nabila,
Jika Anda menggunakan Eviews, lihat manual nya dan salah satu yang mengakibatkan R-square negatif adalah bila ada variabel eksogen dengan lag.
Salam
Sanjoyo
Assalamualaikum
Pak, sy mahasiswa sedang belajar ekonometrika, mau bertanya.
1.Bila dalam uji asumsi klasik uji linieritas tidak lolos bagaimana mengatasinya (aplikasi dalam eviews)?
Terima kasih.
@Pratesa,
Tergantung dengan pelanggaran asusmsi: otokorelasi, multikolerasi, atau heterosedastisitas.
Coba lihat bahan di blog ini pada Materi ekonometrika, lihat pengantar ekonometrika.
Salam
sanjoyo
salam kenal pak,
pak…
saya mau tanya..
hasil regresi yg saya lakukan dengan data panel baik dengan FE maupun RE menunjukkan hasil yg sangat signifikan, tetapi..t statistiknya negatif,
hal tsb berarti antara variabel independen mempengaruhi var. dependen secara berkebalikan…
ternyata itu tiak sesuai dengan teori….
itu kok bisa terjadi seperti itu ya pak?
apakah data saya ada masalah dengan uji asumsi klasik?
lalu bagaimana mengobatinya?
terima kasih banyak pak…
@Arif,
Boleh tahu model nya?
Salam
sanjoyo
Selamat malam pak Sanjoyo,
saya ingin bertanya, apa perbedaan metode VECM dengan ARDL? apakah metode VECM bisa untuk ukuran data sampel yang kecil (<60)? apakah bapak punya modul mengenai ARDL? tools apa yg dipakai utk metode ARDL?
terima kasih
@Ajeng,
ya… memang belum saya tulis tentang ARDL…. mungkin yang akan datang.
Salam
Sanjoyo
Selamat malam Pak Sanjoyo,
saya ingin bertanya. apa perbedaan antara metode VECM dengan ARDL? Apakah saya bisa menggunakan metode VECM untuk ukurn sampel kecil (30)? apakah bapak pnya modul tetang ARDL? Alat apa yang digunakan untuk metode ARDL?
terima kasih
@Ajeng
ARDL.. coba gunakan microfit.
salam
Sanjoyo
mohon bantuannya pak..
penelitian saya menggunakan panel data. saya bermaksud untuk mencari nilai konstanta var independen. tapi persamaan saya tidak menggunakan intercept, dan data berautokorelasi.
apakah asumsi2 yang harus saya penuhi terlebih dahulu sblm mengolah data panel tsb? bagaimana caranya..?
terimakasih pak..
@Rada
Coba lihat tulisan saya Panel data di Blog ini (klik).
Salam
sanjoyo
Pak,
Saya mahasiswa yang baru belajar statistika dan sedang mengerjakan tugas akhir. Rencananya saya ingin mengetahui pengaruh rumor, indeks komposit, harga komoditas, nilai tukar usd terhadap harga saham PT A. Data time series dari variabel2 di atas sudah saya dapatkan secara historis, kecuali tentang rumor terkait PT A.
Pertanyaannya:
1. Rencananya saya ingin melakukan rangking rumor, misal bila ada rumor hari ini dan berpengaruh ke harga saham PT A, maka saya kasih skor 1. Bila ada rumor tapi tidak berpengaruh maka saya kasih skor -1. Bila tidak ada rumor maka skornya 0. Apakah skoring ini sudah tepat ?
2. Rencananya saya ingin menggunakan uji kausalitas granger untuk melihat hubungan timbal balik antara variabel2 independen di atas dengan harga saham PT A. Apakah variabel rumor juga bisa di uji granger ? Cara untuk melakukan uji granger di SPSS gimana ya Pak ?
3. Apakah perlu dilakukan uji klasik (normalitas, heteroskedastisitas, linieritas, autokorelasi dan multikolilieritas) sebelumnya ? Bagaimana bila hasil uji klasik ini ternyata tidak memenuhi syarat parametrik ?
Thanks.
selamat siang Pak,
saya mahasiswa semester akhir sedang skripsi tentang kausalitas antara suku bunga deposito dengan IHSG. dengan data time series (2005 sd 2009).
pada waktu uji tes granger tidak ada kausalitas anta ke 2 variabel, apakah bisa dilakukan tes VAR untuk selanjutnya?
lalu apakah granger causality test berhubungan dengan VAR test?
terima kasih
ass..pak San, sya ingin menanyakan mengenai bgmna menguji heteroskedastisitas untuk data longitudinal?jk mengalami heteroskedastisitas apkh bisa tetap digunakan metode WLS utk mencari estimasinya?mhon dibalas ya pak, krna ini bahan skripsi saya, mhon pencerahannya…
Dear Pak Sanjoyo,
Perkenalkan, nama saya Hendrik. Saat ini sedang mengerjakan riset terkait penerapan Linked Open Data (linkeddata.org) untuk data-data perdagangan internasional.
Salah satu yang coba saya lakukan adalah melakukan analisis dari data-data yg dimiliki untuk analisis potensi ekspor kopi Indonesia. Dari penelurusan saya, akhirnya saya menemukan salah metode yakni dengan ekonometri.
Pertanyaannya, adakah model ekonometri yang bisa langsung saya gunakan untuk melakukan komputasi ini, karena bidang saya adalah Informatika sehingga core penelitian saya bukan mendevelop model ekonometri ini.
Saat ini data yang saya miliki adalah data statistik nilai ekspor kopi Indonesia ke beberapa negara importir tahun 2004-2008. Selain itu dari dbpedia (http://dbpedia.org) dan cia factbook, saya bisa memperoleh kondisi ekonomi suatu negara seperti GDP, GNI Index, populasi, dsb.
Apakah dari model tersebut mendukung data-data yang bisa saya peroleh tersebut?
Kalaupun tidak/belum ada modelnya, apa yang bisa saya lakukan untuk itu?
Terima kasih sebelumnya atas bantuan Bapak.
Wassalam,
Hendrik
Assalamu alaykum Pak Sanjoyo,
Perkenalkan, nama saya Hendrik. Saat ini sedang mengerjakan riset terkait penerapan Linked Open Data (linkeddata.org) untuk data-data perdagangan internasional.
Salah satu yang coba saya lakukan adalah melakukan analisis dari data-data yg dimiliki untuk analisis potensi ekspor kopi Indonesia. Dari penelurusan saya, akhirnya saya menemukan salah metode yakni dengan ekonometri.
Pertanyaannya, adakah model ekonometri yang bisa langsung saya gunakan untuk melakukan komputasi ini, karena bidang saya adalah Informatika sehingga core penelitian saya bukan mendevelop model ekonometri ini.
Saat ini data yang saya miliki adalah data statistik nilai ekspor kopi Indonesia ke beberapa negara importir tahun 2004-2008. Selain itu dari dbpedia (http://dbpedia.org) dan cia factbook, saya bisa memperoleh kondisi ekonomi suatu negara seperti GDP, GNI Index, populasi, dsb.
Apakah dari model tersebut mendukung data-data yang bisa saya peroleh tersebut?
Kalaupun tidak/belum ada modelnya, apa yang bisa saya lakukan untuk itu?
Terima kasih sebelumnya atas bantuan Bapak.
Wassalam,
Hendrik
pak, saya mau nanya. bagaimana cara mengubah data tahunan menjadi data triwulan dengan menggunakan evirws. Trimakasih
Assalamu’alaikum Pak Sanjoyo
Saat ini saya sedang mengerjakan penelitian tentang analisis VAR pada kurs jual dan kurs beli berbagai jenis mata uang.
Misalnya saja pada mata uang EURO, saya peroleh output model VAR terbaik adalah VAR (1) dengan persamaan sbb :
KURSJUAL_EURO = C(1)*KURSJUAL_EURO(-1) + C(2)*KURSBELI_EURO(-1) + C(3)
KURSBELI_EURO = C(4)*KURSJUAL_EURO(-1) + C(5)*KURSBELI_EURO(-1) + C(6)
namun saya masih bingung bagaimana cara menginterpretasikan model VAR?apakah interpretasi seperti ini sudah benar?
kurs jual EURO saat ini dipengaruhi oleh 0.740781*kurs jual EURO periode sebelumnya dan -0.924063*kurs beli EURO periode sebelumnya.
kurs beli EURO saat ini dipengaruhi oleh 0.004607*kurs jual EURO periode sebelumnya dan 1.014935*kurs beli EURO periode sebelumnya.
Mohon bantuannya jika ada kesalahan dalam menginterpretasikan model tsb, karena interpretasi tsb masih di salahkan oleh dosen saya..
Sekali lagi, mohon penjelasannya
Terima Kasih
Ass. Wr Wb
pak sanjoyo saya mahasiswa yang ingin mengajukan TA ada ga pak.. jurnal tentang persamaan simultan atau data panel.. karena saya telah mengajkan menggunakan analisis VAR tapi di tolak pak??? mohon bantuannya pak…
@Nova,
Lebih baik lihat text book aja lebih lengkap dan jelas. Lihat buku timeseris (a) Applied Econometric time sereis (enders); (b) Introduction to econometric oleh wooldridge atau bisa buku lainnya.
Salam
Sanjoyo
Selamat malam Pak Sanjoyo,
Saya yang menghubungi Bapak melalui sms tadi.
Berikut ini saya postingkan kembali pertanyaan yang ingin saya tanyakan kepada Bapak berkaitan dengan laporan PKL saya menggunakan analisis VAR.
Saya ingin menanyakan bagaimana langkah2 peramalan dengan model VAR dengan Eviews?
Apakah bisa menggunakan Eviews 3 atau Eviews 4? karena saya selalu gagal dalam menginstal Eviews 5 dan Eviews 6.
Ada satu hal lagi yang ingin saya tanyakan Pak.
Dalam laporan PKL saya, saya ingin menganalisis hubungan antara variabel Konsumsi Pribadi dengan Pendapatan Nasional serta meramalkannya untuk beberapa periode ke depan.
Model VAR terbaik yang saya peroleh adalah VAR (2)
Saya ingin menanyakan lebih baik mana, meramalkan nilai masing2 variabel atau menggunakan uji lanjutan melalui Impulse Response Function? mengapa dalam berbagai macam penelitian yang pernah saya baca, setelah dilakukan analisis VAR kebanyakan peneliti lebih memilih untuk menganalisis dampak kejutan (shock) atau fluktuasi ekonomi melalui IRF daripada meramalkan nilai dari masing2 variabel yang diteliti secara langsung?
Mohon bantuannya ya Pak. Terima Kasih..
@Nabila,
Gunakan eviews dengan versi yang terbaru akan lebih baik.
Jika akan menganalisis hubungan konsumsi dg pendapatan mis C=a+bY. cek dahulu apakah C dan Y stasioner? Jika keduanya stasioner gunakan saja ols biasa. Dari model tersebut Anda bisa gunakan forecasting ke depan.
Jika C dan Y tidak stasioner, namun ter-kointegrasi, Anda bisa gunakan ECM untuk melihat perilaku jangka panjang dan jangka pendek. Pada ECM yang penting adalah impuls respon function, untuk melihat pengaruh shock terhapat variabel laiinya (ini juga sudah boleh dikatakan sebagai peramalan).
Jika C dan Y tidak stasioner dan tidak terkointegrasi, maka gunakanlah VAR. Demikian pula, dalam Var yang penting adalah impuls respon functin. Hasil IRF tersebut juga boleh dikatakan sebagai peramalan suatu variabel akibat adanya shock.
Untuk teknik peramalan lebih baik meramalkan hasil dari model Hubungan tersebut dari pada meramalkan masing-masing variabel sendiri sendiri.
Salam
sanjoyo
selamat pagi pak..
aya sedang meneliti mengenai perilaku industri dan elastisitas nya. apakah saya harus menguji 2 kali? yang pertama uji signifikansi, lalu untk melihat elastisitasnya saya uji lagi dengan menggunakan LOG…atau hanya diuji menggunakan LOG saja?
jika memang harus dua kali,
misalkan ada satu variabel anggap saja suku bunga, jika diuji signifikansi menunjukkan hasil yang signifikan.
lalu ketika saya olah dengan menggunakan LOG (elastisitas) probablilitasnya menunjukkan tidak signifikan..
bagaimana menganalisanya?
terima kasih sebelumnya
@Ulfa,
Ya, langsung saja modelnya di log kan sehingga koefsien var independent merupakan elastisitas dari variabel dependent. selelah itu cek otokorelasi, hetrodesatistas atau multikolnya.
Salam
Sanjoyo
berarti saya hanya mengolah satu kali saja?lalu signifikansi nya dilihat dari probablilitas yang sudah di log saja pak?
lalu bolehkan tingkat signifikansinya menggunakan tingkat kepercayaan berbeda? misalkan ada yang signifikan pada level 1 persen namun ada pula yang pada 10 persen.
terima kasih sebelumnya.
@Ulfa,
Ya, benar cukup sekali saja.
Boleh kita gunakan tingkat kepercayaan berbeda, misalnya 10 persen.
Salam
Sanjoyo
maap pak..maw tanya lagi…
misalkan saya menggunakan varibel rasio A terhadap B dengan metode TSLS
apakah variabel rasio tersebut termasuk instrument list juga?
variabel A sendiri pada persamaan lain merupakan variabel endogen, namun variabel B merupakan eksogen.
terima kasih sbelumnya
@Ulfa,
Intrument var hanya lag dari var eksogen untuk metoda TSLS. Kecuali jika model ekonominya adalah model dynamik, yang menyatakan adanya lag var endogen yang ditempatkan sebagai varibel eksogen.
Salam
Sanjoyo
selamat pak pak, saya mahasiswa MPKP UI. mau tanya cara sebaiknya untuk mengubah data tahunan GDP menjadi bulanan. dari beberapa sumber saya mendapatkan masukan bahwa data tersebut dapat diinterpolasi dan ada juga masukan yang menyarankan untuk mengkonversi frekuensi (dengan eviews 6). bagaimana cara masing2 pendekatan tersebut dan apa implikasinya terhadap data.
Terima kasih pak.
@Wawan,
Sebaiknya gunakan GDP data triwulanan sudah ada di BPS. Interpolasi akan mengakibatkan error forecasting, jika data tersebut digunakan lagi untuk estimasi maka akan ada error lagi, sehigga yang terjadi adalah double error. Interpolasi bisa gunakan Eviews, lihat manualnya khusunya pada manajemen workfile.
Salam
sanjoyo
selamat malam pak…
jika variabel selisih harga apakah juga harus di log kan?
ketika di log kan, mengapa hasil nya “insufficient number of observation”..tapi kalo tidak di log kan hasilnya keluar..
mohon penjelasannya.
terima kasih sebelumnya
@Ulfa,
Kenapa bisa begitu yaa? saya belum tahu model yang Anda gunakan, data bagaimana? dan apa estimasinya?
Salam
Sanjoyo
Berikut model yang saya gunakan pak:
Log(WPCPOt) = a0 + a1log( WEXCPOt ) + a2log( WIMPCPOt ) + a3log( WPSOYt ) + a4 log ( WSTOKCPOt-1 ) + a5log( WPCPO t-1 ) + U1
Log( INPCPOt ) = b0 + b1log( WPCPOt ) + b2log( INQCPOt ) + b3PEt + b4log( ERt ) + b5log( INPCPOt-1 ) + U2
Log( INCCPOt )= c0 + c1log( INPCPOt ) + c2 log( GDPCt ) + c3log( INCCPO t-1 ) + U3
Log( INEXCPOt ) = d0 + d1log( WPCPOt ) + d2log( WPSOYt ) + d3log( INQCPOt ) + d4PEt + d5log( ERt ) + d6log( INPCPOt ) + d7log( INEXCPOt-1 ) + U4
Log( INSTOKCPO ) = e0+ e1 ( log( WPCPOt ) – log( WPCPO t-1 ) ) ) + e2 log( INQCPOt )+ e3log( INCCPOt ) + e4log( INSTOKCPOt-1 ) + U5
Log( INIMPCPO ) = f0 + f1log( WPCPOt ) + f2log( INPCPOt ) + f3log( INCCPOt ) + f4log( INEXCPOt ) + f5log( ERt ) + f6log( INSTOKCPOt ) + f7log( INQCPOt ) + f8log( INSTOKCPOt-1 ) + U6
Log( INQCPOt ) = g0 + g1 log( INPCPOt ) + g2log( INACPOt ) + U7
Log( INACPOt ) = h0 + h1log( INPCPOt ) + h2( INPRUBt ) + h3IRt+ h4log( ERt ) + h5log( INACPOt-1 ) + U8
Dengan instrument variabel : log(WEXCPO), log(WIMPCPO), log(WPSOY), log(WSTOKCPO(-1)), log(WPCPO(-1)), PE, log(ER), log(INPCPO(-1)), log(GDPC), log(INCCPO (-1)), log(INEXCPO(-1)), log( INSTOKCPO(-1)), INPRUB, IR, log(INACPO(t-1))
Ada beberapa yang tidak saya log kan seperti PE(pajak ekspor), IR (suku bunga), INPRUB( rasio harga CPO terhadap karet).
Yang saya tanyakan yaitu pada persamaan Log(INSTOKCPO) dimana independent var nya terdapat selisih, setelah saya revisi, apakah benar cara saya me log kan nya?
Terima kasih sebelumnya.
@Ulfa,
ya, benar cara me-log-kan 😦 log( WPCPOt ) – log( WPCPO t-1 ) ) atau bisa juga log(WPCPOt/WPCPOt-1).
jika command log digunakan di Eviews maka itu adalah log natural, jadi selisih tersebut merupakan proksi dari growth dari variabel tersebut.
Salam
Sanjoyo
pak, saya mau nanya. maksud dari excluded variable dalam spss apa pak? kenapa itu bisa terjadi?
apakah ada pengaruhnya dengan variabel moderator? karena saya menggunakan variabel moderator dalam skripsi saya. saya menggunakan uji multikolinearitas. apakah ada hubungannya juga dengan pengujian tersebut?
Pak Sanjoyo,, saya mau tanya,,,jika ingin melakukan uji heteroskedastisitas dengan uji white, tapi jumlah observasi lebih dari 200 apakah bisa menggunakan uji white? apakah bisa menggunakan tabel X2 dengan df yg lebih dari 100?,,,atau ada cara lain? mohon bantuannya pak,,,
Aslm…
sya mau tanya tentang data panel spasial itu seperti apa dan asumsi2 apa sja yg haris dipenuhi serta metode yg bisa dipake apa saja..Makasih..
mas..
kebetulan penelitian aku pake fixed effect model..
dari 5 variabel 4 variabel yang signifikan..
tapi knp yah intercept maasing2 perusahaannya bernilai negatif dan tinggi sekali (-38773) sedangkan probabilitasnya 0,0000…
mungkin tidak terjadi hal seperti itu,, alasannya knp ya mas?
makasi ya mas sebelumnya..
salam,,
pak,saya sedang skripi dan meneliti ttg pengaruh suku bunga SBI, nilai tukar dan inflasi terhadap IHSG menggunakan metode ECM
pertanyaan saya:
1. perlu pakai uji mwd?karena saya sekarang menggunakan model linear.
2. apakah kalau variabel tidak berintegrasi pada derajat yang sama, uji ecm tetap bisa dilakukan?ecm apakah yang dipakai?
trimakasih pak..
Ass bapak Sanjoyo
saya punya tugas pak tentang analisa hubungan IHSG antar negara..ketika saya coba melihat pola hubungan antar negara dengan tes kausalitas granger hasilnya tidak sesuai harapan. IHSG USA dan Indonesia tidak saling berpengaruh. kemudian saya mencoba mengerjakan sesuai dengan jurnal pendukung saya, data sama persis antara ihsg singapur dengan indonesia, di jurnal tersebut hasilnya saling mempengaruhi sedangkan hasil saya tidak saling berpengaruh..kenapa bisa bgitu pak?padahal datanya sama..
kemudian teman saya bilang data yang di excel di LOG dulu..bagaiman cara meLOGkan data di excel pak..
terimakasih sebelumnya pak
Salam Pak Sanjoyo
Data saya data panel dan jika terpilih fixed effect sampai uji Hausman test selanjutnya apa yg harus dilakukan???apa memang itu metode yg tepat ??lalu uji apa lagi???
lalu pada uji hausman manual yang mengetik dinotepad, bapak menulis ‘load grunfeld’—>grenfeld itu data excel atau data apa??mohon dijelaskan…thx…
Bapak Sanjoyo, terima kasih atas pencerahannya. saya mohon informasi, saya run eviews 5.1 utk data panel. waktu saya masukkan huruf “c” (untuk constanta) di depan variabel independenden untuk common effect (NB : di eviews 5.1 tidak ada pilihan common, adanya none, fixed dan random sehingga “kata teman saya” perlu dimasukkan huruf c di depan var independen waktu run data/estimate) hasilnya berbeda dengan hasil jika saya tidak memasukkan c. apakah ini lazim, atau saya yang salah. terima kasih
Asw. Pak Sanjoyo. Saya mahasiswa S1 Ekonomi yang sedang menyusun skripsi. Saya menggunakan Metode ECM untuk melihat hubungan jangka panjang dan pendek dengan bantuan E-views 6
Saya misalkan model saya terdiri atas Y, X1, dan X2. Dalam meregresi ECM, dosen saya meminta agar Error Correction Term dijabarkan sehingga terlihat koefisiennya.
Comment yang saya lakukan pada eviews :
d(y) d(x1) d(x2) y(-1) x1(-1) x2(-1) c
setelah model keluar, akan didapat persamaan penuh. Namun, yang menjadi masalah, parameter jangka panjang menjadi tidak terlihat (karena sudah dikalikan dengan koefisien masing-masing variabel jg. panjang).
comment apa yang dapat dilakukan di eviews agar model yang terbentuk nantinya akan menjadi :
dy = adx1 + bdx2 – c(yt-1 – dxt-1 – ex2t-1)
atau dengan kata lain, nilai parameter c muncul.
karena, dengan cara yg saya lakukan menyebabkan model yang muncuk menjadi :
dy = adx1 + bdx2 – cyt-1 + cdxt-1 + cex2t-1
Pembimbing saya menyarankan untuk tidak melakukan secara manual. Sebab, nilai probabilitas menjadi dipertanyakan. Terimakasih banyak bapak atas kesempatan bertanyanya.
Mohon sekali dibantu, karena saya sangat bingung.
Terimakasih banyak.
@Marsela,
Dari pada repot-repot membentuk model sendiri, gunakan saja menu yang sudah ada di Eviews ..gunakan VEC.. maka persamaan cointegrating (persamaan pertama) merupakan persamaan jangka panjangnya dan persamaan error corection (adalah permanaan jangka pendeknya).
Wassalam
assalamualaikum Pak San…
perkenalkan saya jerry, saya mahasiswa semester akhir di sebuah perguruan tinggi di surabaya. ini pak saya mau tanya soal auto regresi. pada penelitian saya, saya menggunakan variabel yang dapat dikatakan peramalan. nah saya menggunakan spss untuk alat statistik saya. untuk itu mohon bantuannyya:
1. bagaimana menjalankan autoregresi (AR(1)) di spss?
2. bagaimana cara baca outputnya?
3. Apakah ada syarat khusus data untuk bisa dijalankan autoregresi?
terimakassih pak, saya berharap bapak berkenan untuk menjawab kesulitan saya!!!
Wassalam.
@Jerry,
Saya memang hanya menjelaskan tentang pemakian Eviews. Silahkan Anda posting outputnya nanti bisa diskusikan interpretasi hasilnya.
Wassalam
pak mohon bantuannya..setelah saya bc2 artikel tentang penanggulangan autokorelasi dengan cara penambahan AR (1) saya kurang mengerti..
tolong dijelaskan tahap2annya pak..
soalnya model regresi saya kena penyakit autokorelasi walau uda di tambah lag..nilai dwnya malah turun..aduhh pusing sya..
mav merepotkan..tpi tolong dijawab ya pak..
trimakasih..
@Kartika,
Saya belum tahu analisis apa yang Anda gunakan? Regresi biasa, Panel, Time series?
Wassalam
Bapak Sanjoyo, saya sedang olah data dengan data panel. Uji apa saja yang harus saya lakukan untuk menggunakan model two ways fixed effects (efek individu dan periode. Kebanyakan jurnal memakai efek individu saja. Penelitian saya menggunakan tahun 2008 dan ingin melihat perbedaan setiap tahun dan tiap individu. Apakah uji chow test digunakan untuk melihat ada tidaknya pengaruh waktu?jika ya bagaimana langkahnya dengan E-Views…Mohon bantuannya?
Terima kasih
Ari
@Ari,
Eview akan mengelukan nilai siginfikansi apakah ada time efek atau tidak, namun perlu anda gunakan object “pool” (unstack panel) untuk memperoleh nilai tersebut. Jangan gunakan object panel (stack panel).
Wassalam
Sanjoyo
Asslkm p’Sanjoyo,
Saya rahma mhsw dr Medan. Kebetulan saya olah data menggunakan ECM ttpi hrs jg menganalisis Jgk panjangnya. Pertanyaan saya sbb:
1. Bagaimana jika hasil jgk panjangnya (regresi biasa) banyak uji t yg tdk signifikan dr variabel bebas yg diuji ttpi pada hasil jgk pendek smua data telah stasioner pd 1st difference dan signifkan, apakah penelitian msh bisa diinterpretasi pak?
2. Saya meneliti ttg determinasi PDB mitra dagang thdp net ekspor kita, didasarkan pd teori mundell-fleming, ttpi stlh data dirun, hsl regresi biasa menunjukkan 2 dari PDB mitra dagang tersebut adalah negatif tdk signifikan smentara bukti empiris menyatakan kita punya hubungan dagang yg sangat erat dgn ke-2 negara tersebut ttpi hsl dr data menunjukkan setiap kenaikan pd PDB mereka malah menurunkan nilai net ekspor kita (koefisien regresinya negatif). Apakah bapak ada solusi utk kasus sprti ini pak? Apakah bisa saya batasin saja lgsg penelitian saya dikarenakan secara jgk panjang data sulit diinterpretasi sehingga saya fokuskan pada jgk pendeknya saja?
Mohon bimbingan dan masukan dari bapak. Sebelum dan sesudahnya saya ucapkan byk terimakasih.
Rahma
@Rahma,
1. Hubungan jangka panjang sudah tercantum dalam ECM atau VECM yaitu pers. CointegEq1….
2. Saya belum bisa komentar, karena belum melihat model determinasi PDB bentunya seperti apa? ….
Wassalam
@Teuku
Coba Anda Browsing untuk hubungan pertumbuhan ekonomi dengan tingkat pemertaan. Sedangkan hubungan pertumbuhan ekonomi dengan pengeluaran pemerintah bisa gunakan model keynesian aggregate demand nya.
Wasalam
Asslkm p’Sanjoyo,
saya ingin bertanya tentang tanda pada positif atau negatif pada koefisien error term…
beberapa buku yang saya baca, ada yang mengatakan tanda pada koefisien ECT harus positif baru dapat dikatakan valid, tetapi ada juga yang mengatakan harus negatif…. saya jadi bingung nih pak… apakah ada ketentuan mengenai tanda koefisien ECT ? harus positif atau negatif?
Mohon bimbingan dan pencerahan dari bapak. Sebelum dan sesudahnya saya ucapkan byk terimakasih.
Anton
@Anton,
Kalau yang dimaksud ECM (error corection model) maka koef error term adalah negatif karena sebagai faktor adjustmen. Ilustrasi bussines cycle… bila dlm boom… maka akan diadjust mengalami penurunan (jadi koeef harus error term negati)…..Bila konsisi resesi/ Penurunan …. maka aka diadjust supaya naik (jadi koef error term jiga negatif).
Wasalam
Sanjoyo
Selamat siang Pak,
Salam kenal…
saya titin, pak kalo ingin merubah data yang tidak stasioner menjadi stasioner di eviews bagaimana caranya? kemudian, bagaimana menampilkan data yg sudah stasioner tersebut?
trimakasih pak….
aslm…
pak, sy mety mw bertanya bbrapa hal tntang panel.
1. Apakah perlu diuji asumsi dasar seperti normal, homoskedstitas, autokol, multikol pd model yg diperoleh dr regresi panel??jk perlu atau tdk , mohon referensi buku yg bs sy baca bt aturan tsb.
2. bagaimana dng uji stasioneritas? apakah perlu diuji juga jk mnggnkan regresi panel? baik dngn observasi sama/lbh besar/lbh kecil dr seriesnya.
3. jika hasil model regresi panel adalh random, apkah harus mmnuhi asumsi2 dasar smwnya?? atw ada salah satu yg boleh terlanggar jk hrs pk uji asumsi dasar regresi.
mohon bantuannya y pak. terima kasih atas perhatiannya.
Wass.
selamat pagi Pak Sanjoyo.
Saya mw menanyakan beberapa hal Pak.
1.Saya sedang meneliti tentang pengaruh suatu pengumuman terhadap abnormal return saham. Jumlah observasi (crossection-timeseries) hanya ada 21 sample dan hanya ada 1 variabel independen, apakah bisa menggunakan panel data ? (res.bdistribusi normal).
2. Saya sudah mencoba mengolah data dengan menggunakan REM di Eviews, muncul output weighted & unweighted. R^2 yang digunakan untuk analisis yang tepat yang weighted atau unweighted? Teman saya menyarankan menggunakan weighted, akan tetapi ketika saya mencoba mengolah dengan menggunakan SPSS, nilai R^2 nya sama dengan unweighted. Mana yang lebih baik?
3. untuk analisis REM, yang seharusnya digunakan Crossection Random Effect Method ato Two-Way REM? Yang saya pernah baca, seharusnya gunakan crossection REM, akan tetapi nilai Prob F pada crossection REM nya berbeda dengan prob t.Sedangkan nilai prob F & Prob t akan sama jika menggunakan two-way REM. Secara logika, bukannya klo hanya 1 variabel independen, seharusnya prob. t dan prob F nya sama ya ? sama seperti output regresi biasa di SPSS.
4.Untuk interpretasi intercept pada REM untuk masing2 individu, apakah sama saja dengan FEM?
..Terima kasih banyak atas informasinya.
pak saya mw tanya, bagaimana caranya melakukan botstrapping??soalnya jumlah observasi saya hanya 39..mksh yah pak
Ass.. dan slmt siang bpk Sanjoyo,
q Andika mhsw Univ. Lampung yg tadi sms bpk n da bbrp prtanyan yg q ing ajukan k bpk, sblmy q terangkan skrpsi q modely data panel data (unbalanced):
Tobin’s Qit = b0 + b1CGPIit + b2Assetit + b3GOit + b4Sizeit + eit.
q slu mgkuti prtanyaan n jwbn dr blog bpk n sgt mbantu q n q ud mlak brbgai uji panel baik chow test maupun housman test n tryt hsly yg trbk @ REM (Random Effect Model) dg eviews 4.1 wlp dg ktrbatasn yg tlh dsampaix pada blog bpk sblmy u data adjust unbalance panel dg STATA.
Hasil REM:
Variable Coeffecient Std. Error t-statistik Prob.
C -0.056710 1.707535 -0.033212 0.9736
CGPI 0.003003 0.017038 0.176246 0.8607
Asset -0.062777 0.083615 -0.750790 0.4558
GO 0.856105 0.084406 10.14267 0.0000
Size 0.015017 0.198445 0.075672 0.9399
Weighted Statistics
R-squared 0.631640 Sum squared resid 28.72217
Adjusted R-squared 0.606667 Durbin-Watson stat 1.789357
Unweighted Statistics
R-squared 0.620891 Sum squared resid 29.56038
Adjusted R-squared 0.595188 Durbin-Watson stat 0.595188
Pertanyaan q:
1 Dari 4 var tsb hy GO yg sig scr statstk apkh da asumsi yg dlggar mengingat dblog bpk sblmy u multikolonieritas data panel tdk ax trjd. Autokorelasi brdasrx durbin watson brda pada tdk trjd autokorelasi positf n ngatif arty tdk trj autokorelasi. Heteroskedastisitas pun tdk da n tlh duji white heteroskedastisity n tdk da prub bk std. error mapun prob. mgkn krn model GLS. Menurut pgtahuan q yg trbatas ni sdh bnr n trbaik pak krn CGPI= Indek, Asset = Rasio, GO= Rasio, Size= Log (Refrensi n Rumus) dmn rasio n indeks tdk boleh dibwt log, transform dll, selain itu pmbmbg q minta kjujuran arty proses lbh bk n pnltian gk da yg smprna (pa adanya) artiny data q tdk brdstbsi normal cz trbtsy data dmn tdk dprblhx u mnormalx data dg transform (Ghozali, 2006). Apkh model n prlakuany ud tpt n tbk mohon bmbgny arty jgn sampai mbt kptsan ekstreem dg mghlgx var (Gujarati, 2003) mgat pneltian ni mgji kmbl.
2 q ud 3x mghdri smnar fe akuntansi unila dmn uji t dan f tdk blh brsama arty pilih slh1 saja sdgx literatur, buku, pnelitian, refrensi mncantumx k2ny pak. Apakh alsny F mirip dg R2, dmn R2 bsr maka F bsr tp t tdk sig mgkn mslh multikolonieritas time series..?.
Mohon dg sangat bpk membantu q karena q msh awam dg panel data khusy unbalanced, terima kasih ass… n slmt siang.
@Andika,
F test berkaitan dengan R2, namun tidak selalu R2 besar makan F besar. R hanya mengukur kontribusi seluruh var eksogen terhadap endogen secara linier (jika tak linier maka kecil). F hanya melihat signifikansi seluruh koef var eksogen dr hiotesis nol, salah satu saja koef var eksogen berbeda dengan nol, maka F test signifkan. Masalah multikol di Panel diabaikan.
Salam
assalamualaikum pak sanjoyo !!!
saya kebingungan ini,,
saya sedang skripsi , kebetulan menggunakan data panel
cross-section sejumlah 33 provinsi
time seres sejumlah 3 tahun !!!
kok keluar message “insufficient number of observations ya ??”
saya menggunakan evies 5.1 atau 6 sama saja !!! keluar error message seperti itu,, apa tahun ppenggunaan saya kurang ?? atau bagaimana pak !!! tolong banget terimakasih !!!
assalamualaikum pak sanjoyo !!!
saya kebingungan ini,,
saya sedang skripsi , kebetulan menggunakan data panel
cross-section sejumlah 33 provinsi
time seres sejumlah 3 tahun !!!
jumlah variabel ada 10 termasuk independen dan dependen !!!
kok keluar message “insufficient number of observations ya ??”
saya menggunakan evies 5.1 atau 6 sama saja !!! keluar error message seperti itu,, apa tahun ppenggunaan saya kurang ?? atau bagaimana pak !!! tolong banget terimakasih !!!
coba bantu sedikit,sepertinya hrus nambah seriesnya,soale klo cm 3tahun seriesnya spertinya kurang untuk estimasi parameter dr 33 cross section n 10 variabel……
coba perpanjang seriesnya jd 8-10tahun…..
pak nasan :
waduh kalo nambah series lagi, skripsi saya jadi kaya thesis yaa !! apa memang seriesnya kurang pak ?? apakah ada aturan mengenai jumlah cross-section dan jumlah series ??
saya pernah mencoba tutorial dari diskusi ekonometrika, dengan jumlah cross-section 545 dan series 8, jumlah variabel 10 lebih, juga terlihat message “insufficient number of observations” ? bagaimana ya pak ? apa software saya ada bugnya !!
Untuk bapak sanjoyo, saya masih menunggu reply nya 😀 😀
Panel 10 variabel (termasuk dependent):
Yit=a+b1.X1it+b2.X2it+…+b9.Xit+c
i=cross section (1,2,3,…,33)
t=1,2,3
parameter yg diestimasi ada 12 parameter,jd klo cm 3tahun seriesnya kurang,sehingga EVIEWS bilang “insufficient number of observation”…………
FYI: Saya blm jd bapak2…..still kuliah d SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK,JAKARTA….n lg ngerjain skripsi juga……….
next question is,udah coba blm series skripsi Anda diperpanjang seriesnya???
klo belum dicoba,jgn komentar……
o ya,nama gw tolong jgn diganti2 sembarangan..
iya bung hasan basril !!!!
maaf kalo saya tulis dengan sebutan bapak dan nama Anda yg salah!!!
saya juga masih mahasiswa yang masih belajar aja kok, jadi saya rasa kita sama-sama belajar, makasih mas atas penjelasannya sudah saya coba dengan penggunaan tahun 2000-2008 (9 tahun) dan tahun 1995-2008, tetap muncul error messgae “insufficient number of observations”
terimakasih
Assamualaikum
Pak saya sekarang lagi skripsi dan mau meneliti tentang apa yang mempengaruhi gaji karyawan dengan equation:
lwage = c + experience + edu1 + edu2 + occ1 + occ2 +occ3 + occ4 + tenure
edu: education
occ: occupation
ketika saya mau estimasi dengan eviews yang keluar near singular matriks. Apakah ini menandakan bahwa model saya kena dummy variable trap? Bagaiman solusi nya apakh boleh saya mengestimasi dengan random effect?
satu lagi pak ketika saya coba menggunakan pool , sesuai ajuran bapak diatas. Saya bingung yang mana sebagai cross section identifiers nya pak.
Mhon bantuannya, batas waktu skripsi saya tinggal 2 minggu lagi pak. Terima kasih pak, jika bpak membtuhkan data yang saya punya saya bisa menyertakannya pak.
Salam Ekonometrika Pak.
Perkenalkan Pak, saya Aji mahasiswa tingkat akhir di Ilmu Ekonomi UGM. Begini pak saya sedang dalam rangka pengerjaan skripsi. Jika saya menggunakan data2 dengan periode umumnya adalah bulanan. salah satu dari variabel tersebut adalah interpolasi dari data tiga bulanan. Yang saya tanyakan, apakah data interpolasi tersebut tidak mengganggu ketepatan hasil estimasi penelitiannya pak?
Aslkm, Pagi Sanjoyo salam kenal, maaf pak, mohon bantuannya. Ane dapat tugas dari dosen saya pak mengolah data time series, mengunakan data perkembangan pertumbuhan ekonomi, utang luar negeri , penanaman modal asing dan ekspor pak, dan disuruh mengolah. Saya masih agak bingung harus diolah pakai metode apa, ECM/V-ECM atau VAR,
1. Sebenarnya caranya gimana ya pak untuk menentukan data time series di oleh mengunakan metode yang tepat? (apa pake ECM, VAR ato, V-ECM dll)
2. Dan dosen saya pesen, minimal diolah mengunakan ECM. Kalo step2,urutan2 uji2 dan asumsi apa saja ya pak untuk pakai ECM.
terima ksh sebelumnya. Semoga bermafaat.
Waslkm..
selamat siang pak.
saya sedang mengerjakan tugas akhir menggunakan persamaan persamaan simultan yang diolah dengan eviews 7.
kebetulan persamaan saya juga menggunakan natural logarithma. namun mengapa hasil estimasi tidak keluar ya pak? dan muncul message insufficient number of observation. Memang data time series saya dibawah 30, namun setelah saya perpanjang menjadi 30 pun tetap begitu.
Lalu saya coba tidak menggunakan natural logarithma, hasilnya keluar. Apakah ada treatment khusus pada eviews 7 terkait dengan natural logarithma?
Mohon petunjuk dari Bapak. Terima Kasih sebelumnya.
assalamualaikum pak sanjoyo…
saya mau tannya tentang konversi data dengan eviews 4.1 dari data semester ke data bulanan bagaimana caranya ya pak ??
lalu mana yang lebih baik digunakan antara average-match, sum-match atau yang lain ?
terima kasih banyak atas jawabannya,,,
selamat malam pak,,
saya mau bertanya:
1. jika suatu varibel stasioner pada derajat level,bagaimana menuliskan dalam persamaan ECM??ex : variabel INT.
2. jika variabel pada derajat dua,bagaimana cara mengetikkan pada “equation estimation” eviews?? ex:D(pangkat dua) INT.
apakah ditulis D(INT^2) atau D(INT,2) atau ada jawaban lain??
terima kasih saya ucapkan sebelumnya.
selamat pagi pak,
saya akan melakukan penelitian tentang integrasi pasar saham indonesia, malaysia, singapur, dan filipina.
yang mau saya tanyakan,
1. untuk menguji kointegrasi kan sebaiknya menggunakan model var, namun pada literatur yg saya baca menggunakan model var johansen yg berbentuk matriks, yang mana yg harus saya gunakan..
2. apakah saya harus menggunakan model var johansen itu atau boleh menggunakan model var umum saja
3. apakah mungkin tidak melakukan regresi untuk penelitian saya, jadi langsung ke uji stationeritas dan kointegrasi?
terimakasih sebelumnya pak
Aslm_slmt pagi pak, saya mahasiswa yg sedang menyusun skripsi mengenai saham dgn menggunakan panel data. setelah dilakukan regresi, ternyata model sy mengikuti model ECM/REM. setelah dilakukan pengujian masalah hetero dan auto, ternyata sy mengalami masalah itu. menurut kabar rekan2 sy, dalam panel masalah hetero dan auto bisa diabaikan. namun, yg sy butuhkan yaitu pernyataan yg menguatkan kesimpulan itu. sy sudah coba baca Gujarati, tp belum menemukan pernyataan bahwa masalah auto dan hetero diabaikan saja dalam regresi panel. jika bapak memiliki referensi buku boleh dishare… email sy archery_f1zr@yahoo.co.id
terima kasih
pak, saya mahasiswa yg sedang menyelesaikan tugas akhir skripsi.
1.model yg saya gunakan menggunakan unbalance panel. soalnya ada beberapa kabupaten/kota yg tidak ada datanya. untuk langkah-langkah meregres dengan unbalance panel dengan menggunakan eviews 5.1 secara detailnya gimana ya pak?
2. jika diharuskan menggunakan stata dalam meregres unbalance panel, langkah-langkahnya juga seperti apa pak?
terimakasih
pak langkah di eviews untuk mengetahui variabel mana yg boleh dihilangkan bagaimana ya pak ? apa cukup dengan contoh : c(1)=0 ?
pk sy sedng bingung menulis skripsi, sy ingin mengangkt tema mengenai Ortoghonal GARCH, tolong diberi ulasannya,, terima ksh atas bantuanya..
Mau tanya Pak,
Terima kasih sebelumnya, saya sedang melakukan penelitian tentang permintaan pariwisata, ada masalah dengan regresi saya. Dalam penelitian saya menggunakan variabel terikat : kunjungan wisatawan mancanegara (inggris, malaysia dll), dan variabel bebasnya: pendapatan perkapita negara asal wisman, exchange rate, investasi di indonesia, anggapan promosi di indonesia dan jarak negara asal wsiman dan Indonesia. hasil uji hausman bermasalah dalam REM krn adanya data investasi (hanya di Indonesia), sementara untuk FEM bermasalah pada varaibel jarak, model mana yang sebaiknya saya gunakan? terima kasih pak atas jawabannya, jika tidak keberatan bisa dikirim via email trisusanto.ap@gmail.com
selamat siang pak sanjoyo.
sy mahasiswa yg sedang melakukan penelitian. sy mengalami masalah dalam uji hausmann. ketika sy melakukan uji tsb muncul keterngan sbb:* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. chi-squarenya jd 0, probabilitynya jd 1.00. dalam penelitian ini saya menggunakan data dari tahun 2001-2009,8 negara dan 1 variabel dependent serta 5 var independen. kira2 bagaimana y pak solusi terbaiknya?trims
gimana cara mengatasi autokorelasi selain dengan menggunakan lag?
karna menggunakan lag akan membuat uji asumsi klasik lain menjadi tidak terpenuhi,,uji t dan f menjadi tidak signifikan..
terima kasih..
selamat malam pak sanjoyo..
saya mahasiswi yang lagi menyelesaikan skripsi.., skripsi yang saya tulis menggunakan estimasi dengan data panel…,
tapi R2 yang saya dapat nilainya kecil, yaitu dibawah 0,5…., ada hal yang bisa saya lakukan untuk mengatasi masalah ini pak…,?
truz.., tentang pengujian husmand…, eviews berapa yang menyediakan pengujian tersebut pak ??
terima kasih sebelumnya pak….
pak, saya mau tanya,,
saya mengolah data dg ECM,
bagaimana cara mendapatkan variabel ECT dalam Eviews??? makasih pak
pak, maaf saya mau menanyakan,
saya mengolah data menggunakan regresi berganda dengan metode OLS.
yg ingin saya tanyakan apakah saya harus melakukan uji stationeritas data terlebih dahulu dalam melakukan oleh data tersebut? karena setau saya stationeritas di gunakan dalam ECM bukan OLS.
jika tidak perlu menggunakan, lalu apa alasannya pak??
mohon jawabannya pak?
terimakasih??
pak saya mau bertanya di dalam penelitian untuk menghitung value at risk sering menggunakan level kepercayaan 95%,,
apa alasannya pak?kenapa tidak menggunakan 99% atau yang lainnya?
apa hubungannya 95% tersebut dengan nilai risk yang diperoleh nantinya..
terima kasih
ass,. pak sanjoyo
saya ingin bertanya tentang regresi multilevel, apakah uji asumsi yang didalamnya sama seperti regresi data panel ??
trimakash harap dibalas
Slmt pagi pak sanjoyo
Saya mau bertanya tentang random effect pada regresi data panel. Apakah untuk model random effect tidak terdapat uji F nya pak
Terima Kasih
asw….saya mahasiswi STIS tingkat akhir yang sedang mengerjakan skripsi. Penelitian saya mengenai dampak perdagangan bebas terhadap penyerapan tenaga kerja di industri makanan dan minuman. Tapi setelah saya run dengan panel biasa koq hasil dari koefisien ekspor negatif dan signifikan sedangkan koefisien impornya positif dan signifikan. Kan itu bertentangan dengan teori…kira2 bagaimana ya??/mhon bantuannya.. penelitian terdahulu selalu menggunakan GMM,,tapi saya tidak tahu bagaimana mengolah GMM dengan eviews maupun stata…mohon bantuannya…terimakasih sebelumnya
Askum..
Selmat pagi Pak Sanjoyo, sy ryan mhswa smstr akhir UIN Jakarta, sekarang sedang mengerjkan skripsi mengenai pengaruh variabel makroekonomi terhadap NAB reksadana dengan menggunakan EViews 7.
Saya mengalami kesulitan ketika menggunakan uji GARCH-M,ketika memasukkan standar deviasi sbagai variance errornya selalu gagal dan muncul pemberitahuan “Square root a negative number”,bagaimana cara mengatasinya pak?
kemudian memasukkan salah satu variabel independen ke dalam variabel regressor selalu gagal karena hasil t stat, prob, selalu N/A. bagaimana saya harus mengatasinya Pak?
Terima kasih
Wassalam
selamat siang pak…
saya mau tanya.. saat ini saya lagi melakukan penelitian tentang variabel ekonomi makro. saya menggunakan data cross section sebanyak 13 kota dan time series sebanyak 32 kuartal jumlah data pool saya 416, setelah saya melakukan uji Hausman dengan eviews 6 nilai chi-square nya nol dan muncuk keterangan “* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero” dan setelah saya coba melakukan uji Hausman dg scrip tetap saja gak bisa, kenapa terjadi seperti itu apakah ada permasalahan dengan data saya dan bagaiaman cara mengatasi permasalahan ini?.
Dalam melakukan uji sering kali dibutuhkan data “n” apakah yg dimaksud disini n=jumlah data cross section (13 kota) atau total poo observation (416)? mohon penjelasannya pak.. terima kasih
Selamat Sore Pak Sanjoyo,
Kalau saya perhatikan dalam beberapa komentar terakhir tidak direspon oleh Bapak…mungkin masih ada kesibukan ya Pak.Mudah2an masih ada waktu senggang Bapak untuk memberikan pencerahan kepada kami saat ini.
pak sya juga mau konsultasi dengan masalah yang sama dengan Mas Aris80 sbb
“selamat siang pak…
saya mau tanya.. saat ini saya lagi melakukan penelitian tentang variabel ekonomi makro. saya menggunakan data cross section sebanyak 13 kota dan time series sebanyak 32 kuartal jumlah data pool saya 416, setelah saya melakukan uji Hausman dengan eviews 6 nilai chi-square nya nol dan muncuk keterangan “* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero” dan setelah saya coba melakukan uji Hausman dg scrip tetap saja gak bisa, kenapa terjadi seperti itu apakah ada permasalahan dengan data saya dan bagaiaman cara mengatasi permasalahan ini?.
Dalam melakukan uji sering kali dibutuhkan data “n” apakah yg dimaksud disini n=jumlah data cross section (13 kota) atau total poo observation (416)? mohon penjelasannya pak.. terima kasih
Mohon bantuannya ya Pak..terima kasih
bagaimana saya bisa bergabung dalam forum ini? terima kasih
pak,
saya sudah melakukan uji cho dan hausman hasilnya random effect.
Sayangnya data saya mengalami masalah auto, hetero, dan normalitas,,,apa yang saya harus lakukan pak…saya menggunakan eviews 7.
terimakasih banyak pak
ass. pak
saya ratih, saya melakukan penulisan mengenai pengaruh GCG thd EVA, dan hasil yang saya gunakan adalah fixed effect. Namun nilai coeff (C) ternyata senilai -24,373 dan hasil prob 0,0031 apakah ini berarti bahwa nilai GCG berpengaruh negatif jika dilihat dr nilai coeff?
apakah akan bermasalah.
satu lagi saya disuruh melakukan tes normalitas, pd penulisan ini saya menggunaan cross section 8 perusahaan serta time series 3 tahun sehingga n = 24, pdhl untuk tes JB disarankan dengan observation yang sampel banyak, dan akhirnya saya menggunakan tes kolmogorov dan hasil nya normal, bolehkah saya menggunakan hasil ini untuk hasil normalitasnya?
terima kasih sebelumnya pak
pak, saya mau bertanya, apakah keunggulan metode GARCH dibandingkan OLS untuk menghitung beta dari suatu saham ? membandingkan saham tersebut dengan IHSG.
terima kasih
assalamualaikum wr wb
slmt siang, bpk sy mau tanya, semisal ada kasus, untuk AR kan bisa dilihat berdasarkan plot pacf,. pertanyaannya jika pada plot pacf pada lag pertama tidak keluar, tapi keluar pada lag yang kedua, maka identifikasi AR(p), p-nya berapa aja pak? sedangkan lag yang muncul hanya pada lag kedua. mohon solusinya. terima kasih.
Pak,
Saya sedang melakukan penelitian, dimana saya memakai regresi berganda dan asumsi klasik sebagai alat analisisnya. Di sini saya mau bertanya apakah metode OLS bisa bisa dipakai dengan 3 variabel ordinal dan satu lagi variabel nominal..tepatnya Variabel Y nya adalah ordinal, Variabel X1 nya nominal dan variabel X2 dan X3nya ordinal..kalo tidak bisa apa alat analisis yang cocok dengan variabel2 tersebut..mohon penjelasannya pak..
assalamualaikum pak..
pak saya seddang penelitian, menggunakan regresi linear berganda..
kalo menggunakan eviews sampelnya minimal berapa..?
apakah bisa 7, 8 atau 9 sampel..
sebab saya menggunakan stratified random sampling..
kebetulan dalam satu strata ada yang sampelnya cuma 8..
mohon penjelasanya pak..
terima kasih salam kenal…
wasalamualaikum…
mas,,saya melakukan uji beda rata rata,,,dengan data pendapatan sebelum dan sesudah diberi pembiayaan,,,,data sesudah diberi pembiayaan meningkat,,tp setelah di uji beda rata rata hasilnya negatif…knpa seperti itu ? apa alasannya ? mohon p[enjelasan
hallo pak sanjoyo, saya mahasiswi yang sedang mengerjakan skripsi..
pak saya ingin menanyakan apakah data panel perlumelakukan uji asumsi klasik seperti uji stasioner data, multikol, otokorelasi dan hetero?
pak tolong dibalas secepatnya ya pak soal na udah mendekati deadline ne pak..hehe..
thx ya pak..
pak saya mau tanya apabila dalam Struktural Equation Modeling (SEM) sudah mencapai batas fit namun tetap ada multicolinearity… apakah dapat diabaikan?? apakah ada teorinya??
selamat malam Bapak, saya mahasiswi IE FEB UGM, mau menanyakan apakah jika saya ingin menggunakan model VAR, seluruh variabel harus stasioner di derajat level? tidak boleh di first difference? terimakasih
Assalamualaikum Pak Sanjoyo.
Saya adalah seorang dosen tetap di FE TRISAKTI
Sekarang ini saya sedang melakukan penelitian ttg efisiensi perbankan menggunakan Standard profit effisiensi. Dalam persamaan regresinya, error dipisahkan (dekomposisi) menjadi ln u dan ln e dimana ln u = error sebagai ukuran inefisiensi dan ln e = random error.
Yang mau saya tanyakan adalah: bagaimana cara memisahkan error tersebut ? agar saya mendapatkan nilai dari ln u tersebut ?
Atas perhatian bapak, saya ucapkan banyak terima kasih.
Assalamualaikum Pak Sanjoyo.
Saya adalah seorang dosen tetap di FE TRISAKTI
Sekarang ini saya sedang melakukan penelitian ttg efisiensi perbankan menggunakan Standard profit effisiensi. Dalam persamaan regresinya, error dipisahkan (dekomposisi) menjadi ln u dan ln e dimana ln u = error sebagai ukuran inefisiensi dan ln e = random error.
Yang mau saya tanyakan adalah: bagaimana cara memisahkan error tersebut ? agar saya mendapatkan nilai dari ln u tersebut ?
Atas perhatian bapak, saya ucapkan banyak terima kasih.
@Syofriza Syofyan
U=faktor error yang dapat dikendalian
e=faktor error yang bersifat random
mis model: profit perbankan = fungsi (input,output) + ln u + ln e
dimana v=u+e
Dengan menggunakan model regresi multiple hanya bisa mendeteksi error v
Namun dengan menggunakan Model Panel baik Fixed Effek maupun Random Effek akan mendapatkan dekomposisi error tersebut.
Salam
Terima kasih jawabannya Pak.
Tapi saya masih bingung bagaimana cara mendekomposisi error v tersebut dengan metode FEM atau REM ?
Apakah ada menu di eviews untuk mendekomposisi error v tersebut pak ?
Kebetulan saya pakai eviews 7.
Saya sudah menggunakan REM (untuk 114 bank selama 2004-2009) dengan hasil sbb:
Dependent Variable: PROFIT?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 08/15/11 Time: 07:42
Sample: 2004 2009
Included observations: 6
Cross-sections included: 114
Total pool (unbalanced) observations: 681
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -24498.51 18512.45 -1.323353 0.1862
PF? -11880.02 14117.67 -0.841500 0.4004
PKL? 1591340. 1789278. 0.889376 0.3741
PKO? -747012.9 840221.3 -0.889067 0.3743
MP? 30613.04 34384.73 0.890309 0.3736
MPE? 0.108008 0.016591 6.510197 0.0000
SIZE? 0.011200 0.001564 7.163020 0.0000
VE? 0.131439 0.036099 3.641119 0.0003
VELN? 391210.5 46345.97 8.441089 0.0000
NPL? -0.162819 0.009126 -17.84022 0.0000
STNPL? -3.858737 6.112635 -0.631272 0.5281
Random Effects (Cross)
_B001–C -470779.7
_B002–C 1080981.
_B003–C -107057.3
_B004–C 188596.5
_B005–C -3331.852
_B006–C -519.1342
_B007–C -64817.35
_B008–C -54551.49
_B009–C -11554.30
_B010–C 233270.4
_B011–C -92800.83
_B012–C -45852.96
_B013–C -800.5100
_B014–C -8705.555
_B015–C 9932.464
_B016–C -6553.162
_B017–C -11345.60
_B018–C 4087.025
_B019–C -303438.1
_B020–C 1204.574
_B021–C -3851.976
_B022–C -46220.07
_B023–C -134294.5
_B024–C 49773.54
_B025–C 2159.245
_B026–C -822152.5
_B027–C -2299.867
_B028–C -176108.4
_B029–C -228227.3
_B030–C -142688.0
_B031–C 3886.828
_B032–C -21243.12
_B033–C 84371.37
_B034–C -299566.4
_B035–C -16313.34
_B036–C 10796.73
_B037–C -5116.159
_B038–C -35305.62
_B039–C 4889.874
_B040–C 12452.10
_B041–C 11537.82
_B042–C 5532.928
_B043–C 10590.45
_B044–C 1384.752
_B045–C 16689.60
_B046–C 1877.911
_B047–C 5305.478
_B048–C 5884.611
_B049–C 3436.144
_B050–C 4076.787
_B051–C 3852.514
_B052–C -46831.33
_B053–C 6856.187
_B054–C 3304.463
_B055–C -7717.811
_B056–C -2332.533
_B057–C 5685.729
_B058–C 29925.02
_B059–C 1750.500
_B060–C -13658.47
_B061–C 7098.454
_B062–C 1073.454
_B063–C 20794.28
_B064–C 11743.94
_B065–C -36953.47
_B066–C 11770.61
_B067–C 55814.23
_B068–C -26200.70
_B069–C 51008.51
_B070–C 32873.73
_B071–C 14723.53
_B072–C -3343.419
_B073–C 11253.71
_B074–C 12258.82
_B075–C 2181.032
_B076–C 8650.444
_B077–C 17789.77
_B078–C 3825.320
_B079–C 5812.477
_B080–C 15476.52
_B081–C 52008.92
_B082–C 12892.51
_B083–C 3248.606
_B084–C 24003.83
_B085–C -22939.28
_B086–C 50633.12
_B087–C 8033.213
_B088–C -2490.454
_B089–C -14821.93
_B090–C -145374.2
_B091–C 3035.314
_B092–C -33117.76
_B093–C -7461.914
_B094–C 26832.17
_B095–C -9509.775
_B096–C 17833.83
_B097–C 12075.27
_B098–C 15283.37
_B099–C 4360.324
_B100–C 4170.694
_B101–C 1447.834
_B102–C -21672.19
_B103–C 37716.24
_B104–C -60255.09
_B105–C 602610.3
_B106–C -36430.72
_B107–C 21609.41
_B108–C 9477.494
_B109–C 268196.9
_B110–C -141763.0
_B111–C 312271.9
_B112–C -17421.55
_B113–C 180525.0
_B114–C 9283.566
Effects Specification
S.D. Rho
Cross-section random 146277.2 0.3400
Idiosyncratic random 203804.4 0.6600
Weighted Statistics
R-squared 0.836963 Mean dependent var 128169.7
Adjusted R-squared 0.834530 S.D. dependent var 547761.1
S.E. of regression 222836.8 Sum squared resid 3.33E+13
F-statistic 343.9506 Durbin-Watson stat 0.725254
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.888839 Mean dependent var 259218.4
Sum squared resid 5.82E+13 Durbin-Watson stat 0.414444
Terima kasih banyak sebelumnya Pak.
salam hormat.
Terima kasih jawabannya Pak.
Tapi saya masih bingung bagaimana cara mendekomposisi error v tersebut dengan metode FEM atau REM tersebut?
Apakah ada menu di eviews untuk mendekomposisi error v tersebut pak ?
Kebetulan saya pakai eviews 7.
Maaf pak tadi saya log in pakai account facebook anak saya
@Haifa Fadhila Ilma dan @ Syofriza Syofyan
Untuk Panel, gunakan menu object Panel pada Eview dan jangan gunakan Object pool (seperti yg dilakukan oleh @Haifa Fadhila).
Untuk model Random effect, error u (error yg dapat dikendalikan) dapat di cari,
Untuk model Fixed effect, error u sudah masuk dalam konstanta.
Salam
Yth Pak Sanjoyo, menyambung jawaban bapak diatas saya mau mengajukan beberapa pertanyaan lagi
1. menu object Panel tidak ada dalam kotak object.
untuk melakukan regresi saya klik Object, lalu new object, dan dalam kotak tersebut tidak ada pilihan Panel pak, yang ada pilihan Pool. Apakah saya keliru pak ?
2. bagaimana cara mencari error u dalam model Random Effect ?
3. Apakah nilai konstanta pada masing-masing bank sudah merupakan error u atau perlu di olah lagi ?
4. Saya mau memberikan DONASI untuk pengembangan diskusi dan konsultasi ini, tapi saya tidak punya credit card, apakah bisa Donasi lewat transfer rekening Pak ? mohon maaf sebelumnya.
Terima kasih 🙂
Wassalam.
@Syofriza Syofyan,
1. sewaktu setting data (workfile create) pilih balance panel. Setelah memperoleh persamaan Panel, untuk mencari kontanta View -> Fixed/ Random Effect. Namun, maaf ternyata tidak ada menu untuk dikomposis error pada random error model.
2. Meyarankan untuk gunakan STATA, silahkan lihat Setting data Panel dg STATA dan silahkan down load langkah langkahnya sampai dengan mendapatkan model data panel.
3. untuk melihat dikomposisinya klik menu Statistic–> Point Estimation –> Prediction –> pilih rendom error komponen (ui) dan error komponen ei.
Salam
RALAT pertanyaan nomor 3
Apakah nilai konstanta pada masing-masing bank dalam model Fixed Effect sudah merupakan error u atau perlu di olah lagi ?
Terima kasih
@Syofriza
Dalam Fixed Effect, nilai kontanta sudah termasuk error ui (error bisa dikontrol) dan tidak bisa dipisahkan. Hanya model random efect, ui tersebut bisa dipisahkan.
Salam
hasil pengujian diketahui hasil sbb
R-squared 0.939414 Mean dependent var 1.721407
Adjusted R-squared 0.931957 S.D. dependent var 0.302002
S.E. of regression 0.078777 Akaike info criterion -2.137741
Sum squared resid 1.210141 Schwarz criterion -1.752102
Log likelihood 260.1515 Hannan-Quinn criter. -1.982010
F-statistic 125.9816 Durbin-Watson stat 1.033598
Prob(F-statistic) 0.000000
kok DW stat nya kecil banget ya, jadi ga lolos uji autokor. berbagai upaya telah dilakukan cuma ga berubah-ubah,
solusinya gimana ya pak sanjoyo?
makasie
Terima kasih banyak Pak atas pencerahannya yang sangat membantu saya.
Saya akan coba dulu install STATA dan mempelajarinya.
Mungkin nanti saya akan bertanya dan bertanya lagi. 🙂
Mudah mudahan Bapak dan keluarga selalu sehat.
Yth Pak Sanjoyo.
Pak, saya udah coba menggunakan STATA 10 (menunya agak berbeda dengan STATA 8).
pada saat mau ngolah model Fixed effect malah tidak respon
apa saya keliru ?
Lalu saya coba model lainnya seperti
GLS-Random effect
ML-Random effect
Between effect
Population-averaged
semuanya juga tidak respon
mungkin ada setingan yang saya tidak tahu ?
Pada STATA 10, di declare data set-nya, tidak ada menu crossectional time series yang ada longitudinal/panel data lalu declare data set to be panel data (mungkin istilahnya saja yang berbeda?)
@Syofriza
Ya, Benar. Langkah pertama adalah Declare data set to bepanel. Panel ID untuk yang crosection dan Time varable adalah untuk yang series.
Setelah itu gunakan Longitudinal/ panel data kemudian pilih linier model, Linier regresion (FE, RE..)
Salam
hallo pak sanjoyo, mohon bantuannya..
Sekarang ini saya sedang melakukan penelitian ttg return saham menggunakan panel data.. yang ingin saya tanyakan, untuk menentukan pemilihan datany apakah hrus menggunakan data bulanan, data tahunan atau data triwulan berdasarkan apa ya pak?
mnurut bpk sebaiknya sy pake data yg mn pak dr ktiga itu?
trus mengenai jumlah cross-section dan jumlah time series sebaikny minimal brp y pk?
mkasih pak.. :0
Yth pak Sanjoyo.
Masih mengenai penggunaan STATA
pada STATA 10 saya tidak bisa mengeluarkan hasil regresi dengan menggunakan dialog box, tetapi dengan mengetikkan comand saja.
Setelah hasil regresi panel dengan REM keluar
saya coba postestimate residualnya dan hasilnya mengecewakan karena nilai dari lnu = 0 dan lne = total error.
xtset firm year
panel variable: firm (unbalanced)
time variable: year, 1999 to 2009, but with gaps
delta: 1 unit
xtsum lnprofit pf pkl pko mp mpe stnpl size ve
Variable | Mean Std. Dev. Min Max | Observations
—————–+——————————————–+—————-
lnprofit overall | 2.844079 1.083227 0 5.611556 | N = 1242
between | .2292892 2.207635 3.762392 | n = 114
within | 1.059975 -.9183132 5.0404 | T-bar = 10.8947
| |
pf overall | .0944794 .4414783 .0016649 15.54657 | N = 1243
between | .165903 .0132212 1.832391 | n = 114
within | .4150174 -1.736246 13.80866 | T-bar = 10.9035
| |
pkl overall | 118.6982 126.5431 6.400794 1058.03 | N = 1243
between | 102.1794 17.8043 596.7047 | n = 114
within | 75.06589 -164.3982 647.426 | T-bar = 10.9035
| |
pko overall | .045607 .0479679 -.1625803 .9533799 | N = 1243
between | .0270804 .0103031 .2597789 | n = 114
within | .0405513 -.199493 .739208 | T-bar = 10.9035
| |
mp overall | .3558323 .7895543 .0451176 15.34783 | N = 1243
between | .4187398 .0853836 3.776887 | n = 114
within | .670397 -3.351806 11.92677 | T-bar = 10.9035
| |
mpe overall | 1090287 3558506 -2.63e+07 3.51e+07 | N = 1242
between | 2921214 -22509.45 2.11e+07 | n = 114
within | 2030951 -3.50e+07 2.19e+07 | T-bar = 10.8947
| |
–more–
lalu saya lakukan regresi panel REM
dan hasilnya sbb
xtreg lnprofit pf pkl pko mp mpe stnpl size ve, re
Random-effects GLS regression Number of obs = 1242
Group variable: firm Number of groups = 114
R-sq: within = 0.1414 Obs per group: min = 7
between = 0.1240 avg = 10.9
overall = 0.0935 max = 11
Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(8) = 127.21
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
——————————————————————————
lnprofit | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
————-+—————————————————————-
pf | .1603372 .0806317 1.99 0.047 .002302 .3183724
pkl | -.0010137 .0002332 -4.35 0.000 -.0014708 -.0005566
pko | -2.452727 .7866362 -3.12 0.002 -3.994506 -.9109489
mp | .1027677 .0374157 2.75 0.006 .0294343 .1761011
mpe | -1.64e-08 1.99e-08 -0.82 0.411 -5.55e-08 2.27e-08
stnpl | 1.403835 .1628631 8.62 0.000 1.084629 1.723041
size | -5.71e-10 1.91e-09 -0.30 0.765 -4.31e-09 3.17e-09
ve | 4.57e-08 1.53e-08 2.99 0.003 1.58e-08 7.56e-08
_cons | 2.903634 .0541736 53.60 0.000 2.797456 3.009812
————-+—————————————————————-
sigma_u | 0
sigma_e | 1.0150112
rho | 0 (fraction of variance due to u_i)
——————————————————————————
.
Saya tidak tahu kenapa sigma_u = 0
dan saat saya hitung lnu nya, semua angkanya nol
sedangkan lne nya merupakan selisih error totalnya.
apakah ada kesalahan saat saya mengolah data pak ?
mohon pencerahannya.
Terimakasih banyak sebelumnya.
wassalam
@Syofriza,
Wah..sayang kalau tidak dapat gunakan menu Box yang sebenarnya sangat simple. Namun jika gunakan command, sbb:
Yang sudah lakukan sdh benar untuk mengestimasi model panel dengan random effect.
xtreg lnprofit pf pkl pko mp mpe stnpl size ve, re
stelah itu jika ingin menghitung:
1. Error Total v=u+e dg command: predict ERRTOT, ue
2. Random Error e dg command: predict RanEr, u
3. Error Componen u dg command: predict ErrCom, e
setelah itu akan diperoleh variabel baru dari data set yaitu: ERRTOT, RanEr, ErrCom.
gunakan command list (nama variabel) untuk melihat nilai nya.
salam
Mohon maaf sebelumnya, boleh numpang tanya? ini saya mau tanya tentang variabel dummy, yang untuk kategori yang diberi nilai 1 disebut include dan yang 0 exclude. yang saya mau tanyakan, dasar teorinya include dan exclude itu bgmana dan teorinya siapa?
terimakasih sebelum dan sesudahnya
Yth Pak Sanjoyo.
masih mengenai cara mendapatkan Lnu pada data panel, ternyata saya tidak berhasil menggunakan model REM. kalau pakai FEM bisa dihitung
– combined residual (u_i + e_i)
– fixed or random error component (u_i)
– error component (e_it)
tapi saya tidak yakin apakah fixed or random error component (u_i) itu merupakan lnu atau tidak ??????
Terus saya coba menggunakan perintah xtfrontier dengan pilihan ti (time invariant) karena pilihan tvd (time varying decay model) tidak bisa (iterasinya tidak selesai selesai)
Setelah dilakukan perintah xtfrontier dengan pilihan ti tsb saya bisa mengeluarkan nilai
– Technical inefficiency component via E(u[i])|e[i])
– Technical inefficiency component via M(u[i])|e[i])
– Technical inefficiency or cost efficiency when cost specified
yang mau saya tanyakan, apakah arti dari nilai diatas ?
apakah nilai Technical inefficiency component via E(u[i])|e[i]) atau Technical inefficiency component via M(u[i])|e[i]) dapat saya gunakan sebagai lnu atau tidak.?
Terima kasih banyak atas perhatian Bapak
Semoga Bapak dan keluarga selalu sehat.
wassalam.
Yth Pak Sanjoyo.
Bapak lagi sibuk ya.
Mohon maaf mengganggu waktunya.
Masih mengenai cara mendapatkan Lnu pada data panel, ternyata saya tidak berhasil menggunakan model REM. kalau pakai FEM bisa dihitung
– combined residual (u_i + e_i)
– fixed or random error component (u_i)
– error component (e_it)
tapi saya tidak yakin apakah fixed or random error component (u_i) itu merupakan lnu atau tidak ??????
Terus saya coba menggunakan perintah xtfrontier dengan pilihan ti (time invariant) karena pilihan tvd (time varying decay model) tidak bisa (iterasinya tidak selesai selesai)
Setelah dilakukan perintah xtfrontier dengan pilihan ti tsb saya bisa mengeluarkan nilai
– Technical inefficiency component via E(u[i])|e[i])
– Technical inefficiency component via M(u[i])|e[i])
– Technical inefficiency or cost efficiency when cost specified
yang mau saya tanyakan, apakah arti dari nilai diatas ?
apakah nilai Technical inefficiency component via E(u[i])|e[i]) atau Technical inefficiency component via M(u[i])|e[i]) dapat saya gunakan sebagai lnu atau tidak.?
Terima kasih banyak atas perhatian Bapak
Semoga Bapak dan keluarga selalu sehat.
wassalam.
Assalamualaikum.
Maaf pak, mohon bantuannya,, saya sedang menyusun skripsi pak,,
mohon penjelasannya terkait dengan apa yang dimaksud dengan sintesa granger causality ECM pak? apakah hal tersebut merupakan uji yang dilakukan secara berbeda dengan melakukan uji granger causality tersendiri dan uji ECM sendiri? lalu apa yang dimaksud dengan ‘Sintesa’ nya pak? terima kasih banyak pak,, mohon bantuannya pak,, semoga bapak sehat selalu,,
misi pa saya fara saya ingi bertanya
1. dalam regresi sderhana apa hanya uji Multikolinierita saja yang tidak perlu di uji yang ke 3 nya tetap di uji???
2. untuk kuesioner misalnya saya bertanya berapa modal pembiayaan nasabah itu termasuk ke dalam skala apa ya pa???
mungkin itu saja mohon bantuannya pa..
Halo pak sanjaya..
Blog anda sangat informative dan sangat membantu kami yang sedang membuat penelitian..
Saya hendak bertanya pak,. saya sedang melakukan penelitian dengan menggunakan purposive sampling dimana dari populasi sebanyak 133 perusahaan, hanya terdapat 33 perusahaan yg memenuhi kriteria penelitian saya.. pada penelitian ini, saya akan menguji pengaruh 4 variable independen terhadap 1 variable dependen,. dalam penelitian saya, akan dipakai 3 tahun (2008, 2009 dan 2010) untuk kepentingan penelitian..
saya akan menggunakan analisa regresi berganda, apakah jumlah sampel sebanyak 33 sampel sudah cukup untuk dapat menjalankan alat statistik (analisa regresi berganda SPSS)..?? apakah bisa dibenarkan bahwa jumlah sampel saya sebanyak 99 sampel yang didapat dari 33 perusahaan x 3 tahun? apa alasannya pak?
mohon bimbingan dan informasinya pak…
terima kasih pak..
salam.
permisi pak saya fara mau nanya..
didalam regresi sederhana apakah didalam 4 uji klasik apa hanya uji Multikolinieritas saja yang tidak perlu digunakan sedangkan yang 3 lagi tetap perlu diuji????
terima kasih pa mohon bantuannya..
Yth Pak Sanjoyo,
saya Riri, mahasiswi ilmu ekonomi. Saat ini saya sedang mengerjakan skripsi dimana menurut jurnal acuan saya, salah satu variabel saya, yakni PDB beberapa negara importir Indonesia dinyatakan dalam bentuk indeks. Pertanyaan saya, bagaimana ya pak kita mengolah data PDB yang raw itu menjadi data dalam bentuk indeks? mohon bantuannya ya pak.
terima kasih
Yth Pak Sanjoyo,
Saya mau tanya beberapa Pak,
1.Bapak tahu tentang Pnel Cointegration tidak Pak?ini bedanya ama data panel lain apa yah Pak?..Ada ketentuan ga pak/ syarat penggunaaan metode ini pada data panel kita??
2.kalo tidak salah ada 2 estimasi yang digunakan pada model ini yaitu FMOLS dan DOLS…perbedaan dari kedua estimasi ini apa Pak?
3.Untuk mengolah data panel dengan metode ini,kira-kira program pengolahan data apa yah pak yang bagus/biasa dipakai??
Harapa dibalas yah Pak..terimakasih.
Yth Pak Sanjoyo… Mhn maaf sebelumnya Pak..
1.Bs tolong bantu jelaskan kepada saya, unbalanced panel itu Pak??..
2. Dan boleh minta link jurnal atau hasil penelitian saudara2 kita yang menggunakan analisis unbalanced panel pak..
3. Apa kaitan antara Feasible Generalized Least Squares dan unbalanced panel pak.. Serta contoh aplikasinya pak..
Terimakasih banyak…
salam kenal pak.. nama saya Jibman.. pak.. bisa kasi referensi gak yang mengatakan data time series itu minimal harus 50?? atau seminimalnya berapa sih pak? terus buku yang menyinggung hal itu bapak tau gak namanya agar saya cari pak.. trims
Siang pak, saya seorang mahasiswa Ekonomi dr UKSW Salatiga, skarang ini sya lagi skripsi, saya ingin bertanya pak. Kalau untuk model ECM, dr hasil estimasi sya mendapatkan ect bertanda minus, apakah bisa dianggap valid ??? dan apakah model ECM harus menggunakan uji Klasik jg ??? atau mungkin bs diabaikan ???
Sore Pak, penelitian saya menggunakan data panel, tapi hasil r-squarenya kecil (0,3469). Apakah masih diperbolehkan hsl penelitian sy ini? Boleh tau rujukannya ya Pak, klo ada. Terimakasih sebelumnya Pak.
Asslm.
Selamat sore, saya mahasiswi yang sedang mengerjakan skripsi. Pak, saya mau tanya:
1. apakah unbalanced panel boleh menggunakan metode estimasi FE atau RE?
2. apakah eviews bisa digunakan untuk mengolah unbalanced panel dengan metode estimasi FE atau RE? bagaimana stepnya?
3. hasil adjusted R squared saya negatif, apakah itu masalah? atau suatu hal yang wajar?
Terima kasih.
@Nur,
1. ya, dapat menggunakan FE atau RE. 2. BIsa, gunakan object panel 3,. mungkin menggunakan varibel lag?
________________________________
assalamualaikum pak Sanjoyo, saya Delta sedang pada tahap akhir penyusunan skripsi.
mohon pencerahan dari bapak..,
saya meneliti pengaruh ios dan size terhadap earning management pada perusahaan pertambangan periode 2006-2010.
dgn purposive sampling, sample yg sy peroleh adlh 8 prusahaan.
untuk itu sy gunakan regresi data panel shingga trdapat 40 observasi.
yg ingin saya tanyakan pak:
1.model apa yang paling tepat untuk penelitian ini, apakah common, fixed, atau random? (brdasarkan jumlah sampel yg saya peroleh)
2.adakah model lain yang lebih baik untuk mendeteksi akrual diskresioner daripada modified jones (de chow)?
mohon pencerahannya pak
Pak Sanjoyo, saya mau tanya, penelitian saya kan data panel, 20 time series dikali 3 cross section, total ada 60 observasi, dengan 5 variabel X dan 1 variabel Y. Nah ketika saya estimate dengan common dan fix lancar aja pak. Tapi ketika saya estimate dengan random gak bisa. Muncul pesan error seperti ini: “random effect estimation requires number of cross section > number of coefs for between estimator for estimate of RE innovation variance”.
Itu maksudnya bagaimana ya? mohon bantuannya pak..
Pak sanjoyo,,,,penelitian saya dgn data panel (n=33,t=3), saya telah mengikuti step yg di blog bapak,hasilnya saya menggunakan fixed effect method,,,saya jg telah memilih metode crosssection weight dan koef.cov var crosssection SUR untuk mengatasi heteros dan autokorelasi..hasil regresinya R2=1 adjR2=0,99, f signifikan dan semua variabel bebas (5) signifkan, nilai dw = 3,88 (korelasi negatif)..
Pertanyaan saya pak,,,apakah nilai r2 = 1 ada mslh?bgmn dgn nilai dw apakah bermasalah?
mohon saran dr pak sanjoyo,,,
trimakasih pak, smg dijawab..
mohon maaf sebelumnya pak sanjoyo, saya mahasiswa ppie ui yang saat ini sedang mengerjakan thesis. kebetulan saya menggunakan analisis data panel, dan menggunakan dummy acfta dan crises dalam model saya. saya pernah membaca di blog ini kalau kita menggunakan dummy variabel dalam model maka kita tidak bisa menggunakan fixed efect model, apakah itu berlaku untuk semua jenis variabel dummy atau variabel dummy yang time invariant saja pak? apakah dummy perjanjian acfta dan dummy crisis juga termasuk yang tidak boleh dimasukkan pak? kebetulan ketika saya mengolah data saya memakai eviews 6 bisa keluar semua model baik fixed, random maupun pooled, namun ketika saya test hausman hasilnya invalid pak ( ada pesan cross section test variance is invalid. hausman statistic set to zero). sebelumnya saya juga sdh melakukan uji chow hasilnya fixed pak. terimakasih banyak sebelumnya pak.
Salam,
Purwa
Pak sanjoyo, saya mahasiswa ppie ui yang saat ini sedang menulis thesis. kebetulan thesis saya menggunakan analisis data panel dan menggunakan dua variabel dummy yaitu perjanjian acfta dan dummy krisis. saya pernah membaca di blog bapak kalau memakai dummy berarti tidak bisa menggunakan fixed effect model, apakah itu berlaku buat semua jenis dummy atau hanya dummy time invariant saja pak? apakah variabel dummy saya (acfta dan crises) juga termasuk yang tidak diperbolehkan, karena saya menemukan beberapa paper tetap menggunakan fixed effect model walaupun memasukkan variabel dummy perjanjian perdagangan bebas. kebetulan ketika saya coba run, baik fixed maupun random effect model bisa keluar hasilnya pak, tetapi ketika saya uji hausman hasilnya invalid (muncul pesan: *cross section test variance is invalid. hausman statitic set to zero). apakah uji hausman yang invalid itu disebabkan variabel dummy saya pak? sebelumnya saya juga sudah uji chow hasilnya modelnya fixed pak bukan pool. referensi mengenai variabel dummy seperti dummy perdagangan bebas dalam fixed effect model kira-kira dimana ya pak? terimakasih banyak sebelumnya pak sanjoyo…:)
Pak Sanjoyo, saya mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi…
Saya mau menanyakan cara input data panel ke dalam spss…
misalnya ada 3perusahaan yang diobservasi dengan waktu 3tahun…
anggap saja ada 2variabel bebas dan 1variabel terikat…
kalau saya mau memasukkan data variabel terikat, apakah diurutkan berdasarkan perusahaan seperti dimasukkan data perusahaan A tahun 2008, 2009 2010, lalu perusahaan B tahun 2008, 2009, 2010 trus perusahaan C tahun 2008, 2009, 2010 atau diurutkan berdasarkan waktu seperti tahun 2008 perusahaan A,B,C kemudian tahun 2009 perusahaan A, B, C, lalu tahun 2010 perusahaan A,B, C ?
Terima Kasih sebelumnya Pak
mohon dibalas….
selamat sore
saya ingin bertanya, apakah data panel dapat mengunakan two stage least square?
dan bagaimana cara pengolahannya di eviews
terima kasih 🙂
Lihat step step di materi di blog ini. Salam
Selamat pagi Pak Sanjoyo,
Saya mahasiswa yang sedang mnyusun skripsi. Saya mennganalisis perilaku belanja pada kabupaten/kota di indonesia, jd saya memakai data panel dmana terdiri dari ratusan cross section dan series 3 tahun (balance panel) dengan satu variabel terikat dan 2 variabel bebas. Modelnya:
Belanja daerah = c + UT + PAD + e
Berdasarkan langkah2 model panel data (saya menggunakan stack) yang ada di blog bapak, saya sudah sampai pada uji haussman dan menyimpulkan menggunakan model fixed effect. namun, ternyta tahap selanjutnya (terkait heterokedastisitas dan autokorelasinya) blum ada di blog bapak (bersambung). Mohon info apakah:
1. sudah ada postingan terbaru mengenai kelanjutan materinya pak? 2. apakah bisa saya menggunakan object pool dlam penelitian saya ataukah harus menggunakan objek group (balance panel)?
3. Apakah harus dilakukan uji asumsi klasik (normalitas, multikoliieritas)?
Terima kasih
pak saya ingin brtanya ttg restriksi parameter/koefisien
π = αE (π_t+1 )+(1-α) π_(t-1) + β outputgap+ ε
kira-kira seperti itu model, 2 variabel pertama direstriksi sehingga nanti jumlah koefisiennya sama dengan 1. bagaimana caranya untuk melakukan restriksi ini?? terima kasih
pak sanjoyo saya sedang meneliti mengenai tenaga kerja di banten. saya menggunakan data panel. jika saya menggunakan SPSS untuk menghitungnya bisa tidak ya pak?
lalu ada perbedaan atau kekurangan tidak dengan jika saya memakai eviews?
mohon pencerahannya pak. terima kasih…
pak saya sedang mngerjakan tesis mengenai model garch.say kerjakan dengan tools eviews. yang mau saya tanyakan, setelah saya mendapatkan nilai konstanta melalui bantuan eviews, bagaimana cara saya mendapatkan nilai sigma atau standar deviasinya. terima kasih banyak sebelumnya pak
Pagi, pak sanjoyo…. saya mau bertanya pak…. saya mendapat referensi yang mengatakan bahwa kalau model terbaik yang didapat adalah random effect model maka asumsi homoskedastisitas dan non autokorelasi sudah terakomodir karena REM sendiri menggunakan GLS sebagai metode estimasinya… Hanya saja saya hingga sekarang masih bingung pak, mengapa REM yang menggunakan GLS ini sudah mengakomodir asumsi-asumsi tersebut…? mohon penjelasnnya ya pak… terima kasih
Selamat malem Pak Sanjoyo, Saya ingin bertanya mengenai bagaimana mengubah data penelitian untuk tesis saya menjadi pool, mengingat datanya tidak terstruktur. Oh ya, saya meneliti mengenai nilai penerbitan obligasi (variabel dependent) periode 2006 hingga 2012. Misalnya ada perusahaan seperti ADHI, FIFA, dan ASDF. Namun, ADHI hanya menerbitkan obligasi tahun 2007, 2008, dan 2012, sedangkan 2006, 2007, 2009, 2010, dan 2011 ADHI tidak menerbitkan obligasi. Begitu juga dengan FIFA dan ASDF. bagaimana ya pak mengubah data itu menjadi pool? apakah tahun-tahun di mana ADHI tidak menerbitkan obligasi dikasi angka 0? mohon bantuannya ya pak. salam
Salam Sukses Bos,
Bagi rekan rekan yang membutuhkan jasa pembuatan Software wajib baca ini….
PT. Metalogic Informatika adalah usaha di bidang Konsultan Komputer, Maintenance Komputer, Service dan Reparasi Komputer, dll yang berhubungan dengan komputer. Kami menerima jasa panggilan ke perbankan,kantor asuransi,perkantoran,sekolah, kampus,pabrik,toko dan intitusi lainnya yang berhubungan dengan komputer.
Kami juga menyediakan pengadaan laptop, komputer ke perkantoran,sekolah,kantor asuransi ,kampus,Pemda,toko dan institusi lainnya dan kami juga memasok berbagai macam kebutuhan komputer baik itu partai besar / partai kecil dengan harga kompetitif dan sangat menarik.
Kami melayani pemesanan dan pengiriman dari Jabodetabek dan Seluruh Propinsi di Indonesia.
Di Cari Reseller di tiap propinsi se Indonesia
Untuk Info lebih lanjut Hub :
Herry HP 081808848274
021 5324790 92 atau klik http://www.metalogic.co.id
Pak saya mau bertanya, saya menemukan pernyataan ini dalam estimasi VAR “insufficient number of observation to estimate 13 coefficients per equation in var” kira-kira apa penyebabnya yah Pak?
pak saya mau tanya,
saya sedang skripsi menggunakan data panel. cross 4, time series 19. observasi 76.
hasil regresi uji hausman 0,93, tidak signifikan sehingga model yang saya gunakan REM dan durbin-watson stat menunjukkan 0.7 pada REM hasil uji hausman yang menandakan terkena autokorelasi positif setelah saya cocokkan dengan tabel durbin watson.
saya baca jawaban-jawaban bapak di postingan sebelumnya, kalau panel dengan REM sudah menggunakan GLS sehingga sudah dapat mengatasi autokorelasi dan hetero. sumbernya ada pak ?
masalahnya setelah saya cocokkan dengan data yang saya sebut diatas, model saya masih terkena autokorelasi.
mungkin bapak bisa memberitahu cara mendeteksi auto pada data panel dengan model REM dan bagaimana penanganannya.
terima kasih pak.
saya pakai software eviews 10 sebagai alat bantu.
kenapa skripsi manajemen keuangan pake program eviews?? mohon bantuannya
@Findirwan
Untuk menghitung model financial mis stock exchange.
Pak Sanjoyo, saya sangat tertarik dengan tulisan bapak mengenai ekonometrik dan finansial, sy ingin download materi untuk VECM, ARMA, ARCH/GARCH, tapi masuknya ke google drive… mohon bantuannya pak… saya ingin baca materi bapak tersebut..
terima kasih sebelumnya
Ass.wr.wb pak..
Saya ingin bertanya tentang persamaan simultan, jika data yang diobservasi kurang dari 30, apakah harus diuji dengan uji normalitas?
Assalamualaikum,
Pak Sanjoyo, saya mau bertanya tentang regresi data panel, lebih baik itu alat analisis yang di pakai apa ya Pak???
suwun, 😀
@Suzz
Bisa Eviews atau prog lainnya
malam pak sanjoyo
mau tanya pak, saya pake eviews 6 untuk olah data panel yang diimport dari excel,permasalahannya :
1. saya tidak dapat melakukan uji white ,karena menu yang muncul hanya uji Normalitas
2. saya pakai model yang menggunakan dummy, dan diuji dengan DW terdapat autokorelasi, bgm caranya agar menu untuk melakukan pengobatan autokorelasinya muncul
kalau pas uji random muncul kta2 ini? “random effect estimation requires number of cross sections> number of coefs for between estimation for estimate of RE innovation variance” solusinya bagaimana ya pak?
Pak saya ingin bertanya, apakah jika data memiliki masalah hetero dan autokorelasi , dengan menggunakan Arch/Garch maka masalah tersebut diabaikan ?
Terima kasih
Salam pak,
Saya mau nanya jumlah observasi saya kbetulan hanya 28, dengan 7 variabel. Lebih tepatnya saya meneliti pengaruh volatilitas harga terhadap kebijakan dividen dan volume perdagangan.
Sejauh ini saya bisa uji data saya secara pooled dan fixed, tp pas saya mau uji random tidak bisa pak. Kira2 alasannya apa ya pak? Terus bagaimana solusinya pak? Saya bingung harus pake apa
Terima kasih
selamat pagi pak, maaf mau tanya utk penulisan equation pada Eviews 7 untuk melakukan regresi berganda dengan model yg memiliki moderasi bagaimana ya penulisannya?
misal hubungan x ke y dengan z sebagai moderasinya. nuwun GBU
pak sanjoyo data saya mengerjakan skripsi pakai eviews datanya ada NA padahal saya sudah import data jadi sebagian data saya ada yang ga valid
saya meneliti data perusahaan
perusahaan saya itu tahunnya ada yang 7 tahun ada yang 5 tahun dan dosen pembimbing saya suruh kerjakan data pool fix dan randome
pas saya masukin ada data yang hilang padahal udah semua
pak sanjoyo saya kan menganalisis data panel unstack apakah perlu di uji asumsi klasik
[…] EKONOMETRIKA Aspek ekonomi finansial – scribd., Aspek ekonomi finansial – free download word doc (.doc / .docx), pdf file (.pdf), text file biaya pengorbanan sumber ekonomi diukur. […]
[…] EKONOMETRIKA […]
Selamat siang pak, saya ingin bertanya tentang hal berikut :
Dalam penyusunan tesis saya saat ini menggunakan persamaan simultan sebagai berikut :
Y1= β1+ β2 Y2+ β3 X1+ β4 X2+ μ_it
Y2= α1+ α2 X3+ α3 X4+ α4 X5+ α5 X6+ α6 X7+υ_it
1) Apakah memungkinkan untuk menggunakan estimasi GMM untuk model tersebut ? dan apa saja uji yang harus dilakukan untuk memenuhi syarat estimasi GMM ? apakah harus melakukan uji order condition dan asumsi klasik terlebih dahulu ?
2) Untuk melihat hubungan X3 dan X4 terhadap Y1 apakah bisa dengan menggunakan wald test ? Jika memungkinkan, bagaimana contoh perintah pada command box nya ?
Saya menggunakan Eviews 9. Terima kasih banyak atas masukannya
Salam,
selamat siang pak10) pada eviews contoh, jika data yang digunakan januari 2014 – maret 2017 dan peramalan yang kan dilakukan april mei dan juni 2017 . dalam kasus ini saya sudah menemukan model ar(1) dan garch(1,1)
selamat siang pak, saya ingin menanyakan bagaimana cara peramalan untuk jangka waktu lebih dari 10 periode pada eviews 9 dengan model yang didapat arima (1,1,0) dan garch(1,1) . contoh kasus : data harga saham harian dari januari 2014 hingga maret 2017, data yang ingin diramal adalah apri mei dan juni 2017. mohon bantuannya. terimakasih:)
Pagii..
Mohon bantuannya pak. Saat ini saya sedang mengerjakan tugas akhir menggunakan eviews 8, ketika akan menguji multikolinearitas dgn nilai VIF keluar notes “NEAR SINGULAR MATRIX ERROR. REGRESSORS MAY BE PERFECTLY COLLINEAR” itu maksudnya apa ya Pk? dan solusinya bagaimana? Mohon pencerahannya.
Terima kasih
Yuli
Salam pak Sanjoyo. Izin bertanya
Pak, saya menggunakan data panel tetapi dalam data panel saya tidak bisa menggunakan uji heteroskedastisitas. Nah bagaimana ya pak solusinya supaya dalam data panel bisa melihat uji heteroskedastisitas?
Selamat pagi pak saya mau tanya.
Dalam penelitian saya menggunakan Data panel namun pada tahun tertentu datanya tdk tersedia, bisakah bapak memberikan referensi mengenai data panel yg balance dan unbalance?
Terimakasih
@Siti, gunakan eview utk panel data yang unbalance.
selamat pagi pak
saya meneliti dengan menggunakan data panel pak, untuk cross sectionnya 5 dan time seriesnya dari bulan januari 2014-des 2018, kemudian saya coba uji hausman tapi engga bisa keluar itu bagaimana ya pak?
terima kasih
@Mauizhotul….bisa di share hasilnya.
Selamat Siang Pak, sy ingin tanya tentang NARDL pak. Apakah bisa ke Bpk?
Selamat malam Pak Sanjoyo. Sebelumnya mohon maaf mengganggu waktunya. Perkenalkan saya Firda mahasiswi semester 8. Saya sedang mengerjakan skripsi saya dengan menggunakan X1 (menggunakan variabel dummy) terhadap Y dengan memiliki 3 variabel kontrol yang merupakan rasio dan pengukuran. Setelah saya baca uji chow dapat dilakukan dengan menghilangkan variabel dummy tersebut, dan hasil yang terpilih adalah FE. Lalu saya lanjutkan ke uji hausman (dg memasukkan var. dummy) hasilnya pun tetap FE. Yang saya bingungkan apabila menggunakan model FE dan memasukkan var. dummy maka akan selalu terjadi near singular matrix pak. Apakah bapak ada saran atau arahan untuk apa yang harus saya lakukan untuk menghilangkan near singular matrix? Terimakasih, dan mohon arahannya pak.
Halo kak Annisa, aku juga lagi mengalami permasalahan yang sama nih.. kalo kakak sudah ada jawabannya boleh bagi info disini ya kak.. Makasih banyak..
Assalamualaikum pak
Mudahan blog diskusinya masih aktif pak 🙏
Saya Mira Sulisdiana mahasiswa S1 prodi matematika UNRAM, sekarang sedang menyusun skripsi ttg pemodelan mengguankan data longitudinal. Yg saya tau data longitudinal sama dengan data panel pak. Ada beberapa yg mau sy tanyakan terkait ttg TA sy pak.
Sy sudah mengerjakan TA dan sekarang masih pembahasan (revisi). Yang sy tanyakan:
1. Apakah perlu uji asumsi pada data longitudinal (normalitas, heterogenitas, multikolinearitas, dan autokorelasi)? Di TA sy tidak menaruh uji asumsi pak, dan dipertanyakan oleh dosen sy.
2. Jika perlu uji asumsi apa saja yg diperlukan pak? Oiya di TA sy, utk estimasi parameter sy gunakan metode WLS pak. Setelah di cek ternyata masih terdapat heteroskedastisitas.
3. Bagimana cara mengetahui terjadi pelanggan asumsi pada data longitudinal pak dan Jika terdapat pelanggaran asumsi (yg 4 saya sebutkan pada point’ satu) , kira” bagaimana cara mengatasinya ?
Mohon replay nya pak 🙏 Terimakasih …
Assalamualikum Pak, saya izin bertanya, saya sedang mengerjakan skripsi dan mengambil tema efek limpahan pertumbuhan ekonomi dengan variabel yang saya ambil adalah pdrb 7 kabupaten/kota dari tahun 1989-2019.
Saya sudah mencoba menggunakan uji vecm/var akan tetapi saat mencoba uji kointegrasi muncul pemberitahuan insufficient number of observation. Kira-kira apa penyebabnya ya Pak ?? Atau mungkin mohon sarannya untuk alat analisis yang tepat sesuai dengan bahasan skripsi saya Pak
Terimakasih banyak…
Model nya seperti apa? Variabel dependent dan independet?