5_eviews_regresi

Report
Angelina Ika Rahutami
Unika Soegijapranata
Gasal 2011/2012
ALAT ANALISIS REGRESI
• Yang dapat menggunakan Regressi hanya Fungsi
• Fungsi
Y = f (X1, X2, …, Xn)
Y: variabel dependen (DV; = 1)
Xi = variabel independen (IV; 1  Xi  n)
Misal ada 3 IV:
Y = f (X1, X2, X3, )
: n – 3 ; ceteris paribus; residual ( = Y – Yˆ )
a.i.r/ekonometrika/2011
2
•Syarat Fungsi
1.
Persamaan
2.
DV di kiri, IV di kanan
3.
Tidak bisa ulang-alik
4.
Hubungan tingkah laku; bukan hubungan pasti
5.
Pengaruh IV terhadap DV harus ada landasan teori
ekonominya
•Properti Fungsi
o Intercept; autonomous; konstanta
o Parameter, koefisien, slope
o Average, Marginal, Elastisitas
a.i.r/ekonometrika/2011
3
PROSEDUR ANALISIS REGRESI
1.
Menetapkan Model Ekonomi
Y = f (X1, X2, X3, …, )
2.
Menetapkan Hipotesa dan Menyusun Landasan Teori Hipotesa
a. One tail
H0 : i = 0
HA : i > 0 atau i < 0
b. Two tail
H0 : i = 0
HA : i  0
Mencari data
A. Primair  Cross Section
B. Secondair  Time Series
3.
4.
Membuat Scatter Plot
5.
Memilih Model Regresi
A. Linier
B. Non-linier
6.
Melakukan Regresi
7.
Intepretasi hasil dan test diagnostik
a.i.r/ekonometrika/2011
4
1. Menetapkan Model Ekonomi
• Menyusun sendiri
o Penyusun bertanggungjawab pada kualitas
ilmiah dari model tersebut (Spesifikasi Model)
o Dasar Teori hubungan DV dan IV harus jelas
• Menggunakan model yang sudah ada
o Bisa diambil dari artikel, jurnal, dll
o Dilarang plagiat
a.i.r/ekonometrika/2011
5
2. Menetapkan Hipotesa dan Menyusun Landasan Teori
• Dasar: Teori Ekonomi atau Kenyataan Ekonomi
• One-Tail:
Jika Reasonable Sure hanya ada
satu arah hubungan DV-IV
• Two-Tail:
Jika Otherwise
• Jumlah hipotesa = jumlah IV + 1
a.i.r/ekonometrika/2011
6
3. Mencari Data
•Data Cross Section. Minimal 100
•Data Time Series. Minimal 15
•Melengkapi data:
Proksi, backcast, forecast, tetapi jangan intrapolasi.
{Backcast: Pt = (Pt+1/1+g)
untuk time series}
Forecast: Pt+1 =Pt(1+g)
•Jika tidak ada data: penelitian batal
•g = pertumbuhan rata-rata
a.i.r/ekonometrika/2011
7
4. Membuat Scatter Plot dan Memilih Model Regresi
DV
DV
(1)
IV
(2)
IV
Gambar (1): Lebih tepat menggunakan model regresi non-linier
Gambar (2): Lebih tepat menggunakan model regresi linier
Dari Scatter Plot dapat terdeteksi kebutuhan akan
Dummy Independent Variable
a.i.r/ekonometrika/2011
8
5. Pemilihan Model Regresi Linier dan Non Linier
• Ditentukan oleh Scatter Plot
• Diperkuat oleh perbandingan R2 dan F-Statistik
• Jika ingin pasti, lihat Catatan 1
• Pada Model Non Linier langsung diperoleh nilai
elastisitas dari parameter regresi
• Pada Model Linier, elastisitas harus dihitung
a.i.r/ekonometrika/2011
9



◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
Dari Command window:
ketik LS IMPORTS C GDP
ENTER
Dari menu utama:
QUICK
ESTIMATE EQUATION
EQUATION SPECIFICATION
Y C X1….
(persamaan yg akan diestimasi)
LS
(metode estimasi)
OK
Dari workfile,
pilih variabel sesuai urutan dengan CTRL+KLIK,
OPEN
(klik kanan)
AS EQUATION
EQUATION SPECIFICATION
Y C X1…
(persamaan yang akan
diestimasi)
LS
(metode estimasi)
OK.
a.i.r/ekonometrika/2011
10
CARA MEMBACA PARAMETER-PARAMETER
DALAM REGRESI
Jika Modelnya Linier: Y = A0 + B1 X1
Arti A0 :
Jika X1 tidak berpengaruh maka nilai Y adalah A0
Arti B1 :
Jika X1 naik satu satuan maka nilai Y naik B1 satuan
(jika bertanda +)
Jika X1 naik satu satuan maka nilai Y turun B1
satuan (jika bertanda -)
a.i.r/ekonometrika/2011
11
Jika Modelnya Non Linier:
Y = Ao X1B1 atau Ln Y = Ln A0 + B1 Ln X1
Arti A0 :
•
Nilai A0 diperoleh dengan mencari antilog dari
Ln A0
•
A0 adalah nilai Y , jika X1 tidak berpengaruh
Arti B1 :
Jika X1 naik satu persen maka Y akan naik B1 persen
(jika bertanda +)
Jika X1 naik satu persen maka Y akan turun B1 persen
(jika bertanda -)
a.i.r/ekonometrika/2011
12
CARA MEMBACA NILAI-NILAI STATISTIK
DALAM REGRESI
Nilai t-statistik:
Hipotesa satu arah
Hipotesa positif
Hipotesa negatif
H0 = nol
H0 = nol
Ha > nol
Ha < nol
t-stat > t-tabel : H0 ditolak
t-stat < t-tabel : H0 ditolak
t-stat < t-tabel : H0 diterima
t-stat > t-tabel : H0 diterima
Hipotesa dua arah
H0 = 0
|t-stat| >|t-tabel| : H0 ditolak
|t-stat| <|t-tabel| : H0 diterima
Ha  0
a.i.r/ekonometrika/2011
13
Nilai F-statistik:
Jika nilai F-stat > F-tabel : Semua variabel
independen memiliki joint impact terhadap
variabel dependen
Nilai R2 :
Jika R2 = a artinya semua variabel independen yang
ada dalam model dapat menerangkan (a*100) persen
variasi dari variabel dependen
a.i.r/ekonometrika/2011
14
R2 , Adjusted R2 , dan Modified R2
Misal,
R2 = 0,852
n = 44
k = 6 (termasuk intercept)
Maka
2
R ( adjusted
n 1
R )  1  (1  R )
2
1  (1  0 ,852 )
44  1
44  6
2
nk
 0 ,833
Modified R2 = (1 – k/n) R2
= (1 – 6/44) (0,852)
= 0,7358
a.i.r/ekonometrika/2011
15

similar documents