Model VAR & VECM

Dalam suatu modelling bila kita tidak yakin apakah suatu variabel eksogen atau endogen, maka utk pembentukan model yg melibatkan banyak variabel sebaiknya memperlakukan semua variabel menjadi variabel endogen (Sim, 1980).

Vector Auto Regression (VAR) adalah model yg memperlakukan setiap variabel dlm model secara simetris, artinya: variabel yg ada di RHS juga ada di LHS

Estimasi model VAR mengharus data series harus stasioner. Namun, bagaimana jika data series tersebut non-stasioner? apakah persoalan spurius akan muncul?

Dengan Model VECM (vector error corection model) dapat digunakan walupun data series tersebut non-stasioner asal ter-kointegrasi (punya hubungan jangka panjang atau terjadi ekulibrium).

Materi lebih lengkap klik disini.

Panel Unit Root Test

Dalam dekade terakhir ini, persoalan pengujian untuk unit root test untuk heterogenous panels telah menarik perhatian yang besar. Secara prinsip pengunaan panel data unit root test adalah dimaksudkan untuk meningkatkan power of the test dengan meningkatkan jumlah sample. Peningkatan jumlah sample yang besar dapat dilakukan dengan meningkatkan jumlah crosssectional data maupun jumlah time-series data. Persoalan yang muncul dalam panel data adalah persoalan perubahan struktur bila menggunakan data yang panjang atau terjadi heterogeneity bila menggunakan data crosssectional. Contoh yang terkenal untuk pengujian unit root namun untuk homogenous panel adalah Summer dan Heston (1991) dengan menggunakan panel data set mencakup berbagai industri yang berbeda, region, berbagai negara dengan jangka waktu yang panjang.

Pengujian unit root telah dikembangkan oleh Quah (1992,1994), Levin dan Lin (1993), untuk homogenous panels. Pengujian unit root tersebut, tidak dapat mengakomodasi heterogenitas antar kelompok, seperti pengaruh unik individu (individual special effects) dan pola yang berbeda dari residual serial correlations. Statistik Uji yang kemukakan oleh Quah, Levin dan Lin ini lebih dapat digunakan dengan untuk kondisi adanya efek spesifik individu maupun heterogeneity across groups dan memerlukan N/T -> 0 dan kedua N (cross section dimention) dan T (time series dimention) menuju tak hingga.