Loading...
Thursday, May 30, 2013

PART 4: UJI HAUSMAN (PEMILIHAN MODEL REGRESI DATA PANEL)


Setelah selesai melakukan uji Chow dan didapatkan model yang tepat adalah Fixed Effct, maka selanjutnya kita akan menguji model manakah antara model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat, pengujian ini disebut sebagai uji Hausman.
Uji Hausman dapat didefinisikan sebagai pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan. Pengujian uji Hausman dilakukan dengan hipotesis berikut:
H0                   : Random Effect Model
H1                   : Fixed Effect Model
Uji Hausman akan mengikuti distribusi chi-squares sebagai berikut:
Statistik Uji Hausman ini mengikuti distribusi statistic Chi Square dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel independen. Jika nilai statistik Hausman lebih besar dari nilai kritisnya maka H0 ditolak dan model yang tepat adalah model Fixed Effect sedangkan sebaliknya bila nilai statistik Hausman lebih kecil dari nilai kritisnya maka model yang tepat adalah model Random Effect.
Dalam software EViews pengujian Hausman belum disediakan seperti pada uji lain, maka kita menggunakan Command EViews. Untuk lebih jelasnya contoh hasil regresi panel pada Part 2 yang akan kita pakai. Pastikan komputer anda sudah terinstal EViews, untuk mempermudah langkah uji Hausman pakailah hasil regresi ini. Klick untuk mendownloadnya “Hasil Regresi EViews”.
 Untuk melakukan uji Hausman ikutilah langkah-langkah berikut ini:
1. Bukalah “Hasil Regresi EViews” yang sudah anda download. Perhatikan pada Workfile dibawah ini, terdapat file data (warna biru) ini adalah hasil regresi yang sudah disimpan dengan nama data.

Langkah untuk menamakan data dengan terlebih dahulu melakukan pengujian salah satu model regresi, setelah selesai klick name lalu berikan nama “data”.



2.  Masukanlah perintah dibawah ini pada Command EViews:
data.ls(F) ldr npl kur
Vector beta=data.@coefs
Matrix covar=data.@cov
Vector b_fixed=@subextract(beta,1,1,2,1)
Matrix cov_fixed=@subextract(covar,1,1,2,2)
data.ls(R) ldr npl kurs
Vector beta=data.@coefs
Matrix covar=data.@cov
Vector b_gls=@subextract(beta,2,1,3,1)
Matrix cov_gls=@subextract(covar,2,2,3,3)
Matrix b_diff=b_fixed - b_gls
Matrix v_diff=cov_fixed - cov_gls
Matrix H=@transpose(b_diff)*@inverse(v_diff)*b_diff
Keterangan:  Pada Vector b_fixed dan matrix cov angka “2” adalah variabel independen. Pada Vector b_GLS  dan matrix cov angka “3” adalah variabel independen ditambah dengan kostanta.  Masukanlah setiap baris perintah diatas dan diakhiri dengan “enter”.


3. Jika anda memasukan perintah diatas dengan benar maka pada Workfile akan muncul hasil uji Hausman. Double klick pada gambar H pada work file maka muncul Matrix:H, angka 98,46304 adalah nilai uji Hausman.

Untuk melihat langsung hasil uji Hausman dalam EViews silahkan download disini “Uji Hausman
4. Langkah terakhir adalah membandingkan nilai uji Hausman dengan nilai Chi Square.
Nilai Chi Square didapat dengan melihat tabel Chi Square dengan melihat jumlah variabel independen yang kita pakai dalam hal ini 2 variabel independen dan nilai signifikan yang kita pakai dalam hal ini 0,05 atau 5%. Didapat nilai Chi Square sebesar 5,99146. Jika melihat aturan diatas, nilai statistik Hausman lebih besar dari nilai Chi Square (98,46304 > 5,99146) maka H0 ditolak dan model yang tepat adalah model Fixed Effect. Untuk melihat part 1-8 klik disini! 


 Hasil Regresi Panel dengan Fixed Effect Model
Dependent Variable: LDR


Method: Panel Least Squares


Date: 04/29/13   Time: 07:22


Sample: 2007 2011


Periods included: 5


Cross-sections included: 10


Total panel (balanced) observations: 50











Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  










C
101.6511
11.83352
8.590096
0.0000
NPL
-9.442499
3.187997
-2.961891
0.0052
KURS
-0.001377
0.001298
-1.060954
0.2954











Effects Specification












Cross-section fixed (dummy variables)











R-squared
0.910928
    Mean dependent var
79.28840
Adjusted R-squared
0.885144
    S.D. dependent var
14.93432
S.E. of regression
5.061309
    Akaike info criterion
6.286690
Sum squared resid
973.4401
    Schwarz criterion
6.745576
Log likelihood
-145.1673
    Hannan-Quinn criter.
6.461437
F-statistic
35.32908
    Durbin-Watson stat
1.590946
Prob(F-statistic)
0.000000













5 komentar:

Anonymous said...

Assalamualaikum...
saya ridwan, ijin tanya mas, ketika model yang saya dapatkan adalah random effect, apakah yang harus saya uji lagi mas..?
kemudian dr model tersebut hipotesi saya yang diterima ada 2, dan 1 hipotesisnya ditolak.
dengan R square 0.17893..
apakah model saya tersebut dapat diterima mas,,?
atau apa solusi terbaiknya mas,,?
Trimakasih sebelumnya/...

Anonymous said...

Assalamualaikum...
saya ridwan, ijin tanya mas, ketika model yang saya dapatkan adalah random effect, apakah yang harus saya uji lagi mas..?
kemudian dr model tersebut hipotesi saya yang diterima ada 2, dan 1 hipotesisnya ditolak.
dengan R square 0.17893..
apakah model saya tersebut dapat diterima mas,,?
atau apa solusi terbaiknya mas,,?
Trimakasih sebelumnya/...

Dini Labibah said...

assalamualaikum..
mau tanya nih, kalau saya menggunakan variabel indipenden berjumlah 5, maka bagaimana perintah yang harus saya tulis di command eviews??
terima kasih ^^

Egi News said...

Wassalam sis, untuk cara running datanya sama coba lihat part 2 masukan 5 variabelnya setelah huruf c (ex: kurs c x x x x x)

Dewi Aja said...

Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya anda berencana untuk mengoleksi files menggunakan hosting yang baru?
Jika ya, silahkan kunjungi website ini www.kbagi.com untuk info selengkapnya.

Di sana anda bisa dengan bebas share dan mendowload foto-foto keluarga dan trip, music, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratis :)

 
TOP