UJI ASUMSI KLASIK (PART 2)

-


UJI ASUMSI KLASIK
(PART 2)

Uji linearitas
            Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan. Pada Eviews Uji Linear dapat dilakukan dengan Ramsey Reset Test. Caranya dengan klik View – Stability Diagnostics => Ramsey Reset Test. Dalam Kotak dialog RESET Specification ketik angka 1 dan klik OK.
 


            Apabila nilai Probability F hitung lebih besar dari tingkat alpha (0.05) maka model regresi memenuhi asumsi linearitas, begitu pula sebaliknya.
Dari hasil output nilai Probability F hitung (0.0010) < dari tingkat alpha (0.05) maka model regresi tidak memenuhi asumsi linearitas.

Uji Multikolinearitas
            Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji model apakah ada korelasi antar variable bebas. Model regresi yang baik ditandai dengan tidak terjadi korelasi linear diantara variabel bebas. Uji multikolinearitas menggunakan VIF (Variance Inflation Factors). Caranya klik View – Coefficient Diagnostics – Variance Inflation Factors.
 

      Nilai VIF (beberapa buku mensyaratkan tidak boleh lebih dari 5 atau tidak boleh lebih dari 10)
Jika nilai VIF di bawah 10 atau di bawah 5 maka model terbebas dari multikolinearitas.
Dari hasil output dapat di simpulkan bahwa model ini tidak terbebas dari multikolinearitas. Karena nilai VIF X1= 22.56661, X2=17.92131, X3=22.34157 dan X4=24.04053 lebih besar dari 10.

Cara mengatasi gejala multikolinearitas
  1. Menggabungkan data time series dan juga cross section
  2. Transformasi variabel
  3. Menghapus atau mengeluarkan variabel bebas yang menjadi penyebab timbulnya multikolinearitas, risikonya jika varaibel yang dikeluarkan penting secara teoritis, maka akan menimbulkan bias spesifikasi
  4. Menambah data jika data yang diolah adalah data sampel bukan populasi.

Uji autokorelasi
                    Uji ini digunakan untuk analisis regresi linear berganda yang menggunakan data time series untuk mengetahui apakah dalam suatu model terdapat korelasi antara periode t dengan periode t-1. Uji Autokorelasi menggunakan metode Brusch – Godfrey atau LM (Lagrange Multiplier) Test. Cara menggunakan uji autokorelasi di Eviews klik View – Residual Diagnostics – Serial Correlation LM Test. Ketika muncul Lag Specification ketik angka 2 - OK.

 

            Jika Nilai probability F hitung lebih besar dari tingkat alpha 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi, dan sebaliknya.
Nilai probability F hitung (0.4512) lebih besar dari tingkat alpha (0,05) maka tidak terjadi autokorelasi.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Ekonometrika 6 : Variabel Dummy

-
Gambar
VARIABEL DUMMY 1.Defenisi Regresi Berganda dengan Variabel Independen Dummy Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif (misal: jenis kelamin, ras, agama, perubahan kebijakan pemerintah, perbedaan situasi dan lain-lain). Variabel dummy merupakan variabel yang bersifat kategorikal yang diduga mempunyai pengaruh terhadap variabel yang bersifat kontinue. Variabel dummy sering juga disebut variabel boneka, binary, kategorik atau dikotom. Variabel dummy hanya mempunyai 2 (dua) nilai yaitu 1 dan nilai 0, serta diberi simbol D. Dummy memiliki nilai 1 (D=1) untuk salah satu kategori dan nol (D=0) untuk kategori yang lain. D = 1 untuk suatu kategori (laki- laki, kulit putih, sarjana dan sebagainya). D = 0 untuk kategori yang lain (perempuan, kulit berwarna, non-sarjana dan sebagainya). Nilai 0 biasanya menunjukkan kelompok yang tidak mendapat sebuah perlakuan dan 1 menunjukkan kelompok yang mendapat perlakuan.
Baca selengkapnya

APLIKASI MODEL VAR DAN VECM ( resume W 12 )

-
Gambar
APLIKASI MODEL VAR DAN VECM Dalam pemodelan ekonometrika dengan menggunakan berbagai variabel time series, salah satu aspek yang diperhatikan adalah keberadaan dinamika. Diantara berbagai variabel sangat mungkin terdapat hubungan yang dinamis (satu variabel data yang saling mempengaruhi) . Yakni dimana nilai suatu variabel tidak hanya dipengaruhi oleh variabel lain pada periode yang sama, tetapi juga oleh variabel yang sama pada titik waktu yang berbeda. Dalam analisis regresi variabel yang dipengaruhi oleh variabel yang sama biasanya akan mengalami masalah mispesifikasi yang berimplikasi pada parameter yang bias ataupun autokorelasi dan heteroskedastisitas yang menyebabkan sulitnya melakukan inferensi. Ada dua teknik dalam mengatasi keberadaan dinamika, yakni Auto-Regressive Distributed Lag (ADL) dan Vector Auto Regression (VAR). Pengertian VAR Vector Autoregression atau VAR merupakan salah satu metode time series yang sering digunakan dalam penelitian ekonomi.
Baca selengkapnya